통계 분석을 할 때, 단순히 평균과 분산만으로는 데이터의 전체적인 분포를 완벽히 이해하기 어렵습니다. 🎯 이를 보완하기 위해 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis)라는 개념이 등장했습니다. 이 글에서는 왜도와 첨도를 통해 데이터의 분포 특성을 파악하는 방법을 알아보겠습니다. 끝까지 읽으며 통계적 분석 능력을 높여보세요! 😊🔍 왜도(Skewness): 분포의 비대칭성을 나타내는 척도왜도는 데이터가 평균을 기준으로 얼마나 비대칭적인지 측정합니다. 대칭적인 분포는 왜도가 0에 가깝지만, 비대칭이 발생하면 왜도 값이 양수 또는 음수가 됩니다.📈 양의 왜도: 꼬리가 오른쪽으로 길게 늘어난 분포.📉 음의 왜도: 꼬리가 왼쪽으로 길게 늘어난 분포.예를 들어, 시험 점수가 대부분 낮은 쪽에 몰려 있지..
