Heeh

왜도(Skewness)

: 실수 값 확률 변수의 확률 분포 비대칭성을 나타내는 지표

왜도 < 0:

확률밀도함수의 왼쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며 중앙값을 포함한 자료가 오른쪽에 더 많이 분포

왜도 > 0:

확률밀도함수의 오른쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며 중앙값을 포함한 자료가 왼쪽에 더 많이 분포

첨도(Kurtosis):

확률분포의 꼬리가 두꺼운 정도를 나타내는 척도

k = 3:

산포도가 정규분포에 가까움

k < 3:

정규분포보다 꼬리가 얇은 분포

k > 3:

정규분포보다 꼬리가 두꺼운 분포

df.skew() # 왜도
df.kurt() # 첨도