안녕하세요. 이패스코리아 운영자 입니다.

수강에 불편함을 끼쳐드려 죄송합니다.

강사님께서 설명을 다르게 하셨을수도 있는데 책 내용대로 숙지해 주시면 됩니다.

negative skewness(왜도<0)일 경우, 분포가 오른쪽으로 치우쳐져 있고, 꼬리는 왼쪽으로 길게 늘

어져 있습니다.

positive skewness(왜도>0)일 경우, 분포가 왼쪽으로 치우쳐져 있고, 꼬리는 오른쪽으로 길게 늦어

져 있습니다.

왜도는 자료분포의 기울어진 뱡향과 정도를 나타내는 값입니다. 왜도 계수값이 클수록 비대칭도는

커져서 자료의 분포가 한쪽으로 치우치게 되는데 왜도 계수가 양의 값을 가질 경우는 오른쪽 꼬리분

포가 되고, 음의 값을 가질 경우는 왼쪽 꼬리분포가 됩니다. (정규분포의 왜도는 0입니다.)

첨도는 분포의 모양이 얼마나 부족한가를 측정하는 분석도구입니다. 보통 첨도의 값이 3이면 정규분

포이고, 3보다 큰 경우는 정규분포보다 높은 봉우리를 가지며, 3보다 작을 경우 정규분포보다 낮은

봉우리를 갖습니다.

감사합니다.