Как эксцесс влияет на формирование выборки данных?

Эксцесс характеризует островершинность распределения и частоту появления значений, которые удалены от среднего, то есть насколько много наблюдений находится в «хвостах» распределения. mse.msu.ru

В зависимости от значения коэффициента эксцесс делят на несколько видов: dzen.ru

• Лептокуртическое распределение (значение эксцесса больше 3). www.baeldung.com Для такого распределения характерна тенденция к увеличению количества выбросов, то есть у него более толстые хвосты. www.baeldung.com
• Платикуртичное распределение (значение эксцесса менее 3). www.baeldung.com Такие распределения имеют более тонкие хвосты, то есть у них меньше выбросов. www.baeldung.com
• Распределение с нормальным эксцессом (мезокуртичное). fin-accounting.ru Идентично нормальному распределению по крутизне вершины. fin-accounting.ru

Большое значение эксцесса приводит к длинным хвостам длиной по 6–7 стандартных отклонений, что означает наличие выбросов и может искажать прогностическую силу машинного обучения. dzen.ru