Эксцесс влияет на анализ выбросов в данных следующим образом:

• Положительный эксцесс говорит о том, что распределение имеет более тяжёлые «хвосты», чем нормальное распределение. 5 Такое распределение будет иметь более высокие значения вероятности для выбросов и крайних значений, что может указывать на наличие редких событий или аномалей в данных. 5
• Отрицательный эксцесс указывает на то, что распределение имеет более плоские «хвосты», чем нормальное распределение, что может говорить о большей концентрации данных вокруг среднего значения. 5

Высокие уровни эксцесса могут приводить к ряду одномерных выбросов в наборе данных. 2 Даже если преобразовывать данные или удалять/корректировать выбросы, высокие уровни эксцесса означают, что следующие по величине экстремальные показатели автоматически становятся выбросами. 2

Таким образом, большой или малый эксцесс может указывать на наличие выбросов в данных, которые могут исказить результаты статистического анализа. 5