función scipy stats.kurtosistest() | Python

scipy.stats.kurtosistest(array, axis=0)Prueba de función si el conjunto de datos dado tiene curtosis normal (Fisher o Pearson) o no.

¿Qué es la curtosis?
Es el cuarto momento central dividido por el cuadrado de la varianza. Es una medida de la «siguientedad», es decir, un descriptor de la forma de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria de valor real. En términos simples, se puede decir que es una medida de cuán pesada es la cola en comparación con una distribución normal.

Su fórmula –

Parámetros:
array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos.
eje : Eje a lo largo del cual se calculará la prueba de curtosis. Por defecto eje = 0.

Devuelve: puntuación Z (valor estadístico) y valor P para el conjunto de datos normalmente distribuido.

Código #1:

# Graph using numpy.linspace() 
# finding kurtosis
  
from scipy.stats import kurtosistest
import numpy as np 
import pylab as p 
  
x1 = np.linspace( -5, 5, 1000 )
y1 = 1./(np.sqrt(2.*np.pi)) * np.exp( -.5*(x1)**2  )
  
p.plot(x1, y1, '*')
  
  
print( '\nKurtosis for normal distribution :\n', kurtosistest(y1))

Producción :

Kurtosis for normal distribution :
 KurtosistestResult(statistic=-2.2557936070461615, pvalue=0.024083559905734513)