kurtosis

💡 In our statistics lab, kurtosis sparked debate about tail behavior versus peakiness, reminding everyone to inspect distributions visually rather than worshipping single-number summaries.

در آزمایشگاه آمار ما، کشیدگی (kurtosis) بحثی را در مورد رفتار دم (tail) در مقابل اوج (peakiness) برانگیخت و به همه یادآوری کرد که توزیع‌ها را به جای پرستش خلاصه‌های تک‌عددی، به صورت بصری بررسی کنند.

💡 A regulator asked whether changes in kurtosis indicated stress in payment data, prompting the team to simulate shocks and verify that fraud filters wouldn’t overreact to rare but legitimate events.

یک نهاد نظارتی پرسید که آیا تغییرات در کشیدگی (kurtosis) نشان‌دهنده‌ی استرس در داده‌های پرداخت است یا خیر، و این تیم را بر آن داشت تا شوک‌ها را شبیه‌سازی کرده و تأیید کند که فیلترهای کلاهبرداری به رویدادهای نادر اما مشروع واکنش بیش از حد نشان نمی‌دهند.

💡 Stephanov’s predictions show that a key measure called kurtosis should dip, rise above its baseline, then fall again.

پیش‌بینی‌های استفانوف نشان می‌دهد که یک معیار کلیدی به نام کشیدگی باید کاهش یابد، از سطح پایه خود بالاتر رود و سپس دوباره سقوط کند.

💡 The analyst checked kurtosis to see whether extreme values dominated returns, cautioning investors that similar averages can hide very different risk profiles and stomach-churning drawdowns.

این تحلیلگر، نمودار کشیدگی (kurtosis) را بررسی کرد تا ببیند آیا مقادیر بسیار زیاد، بازده را تحت تأثیر قرار می‌دهند یا خیر، و به سرمایه‌گذاران هشدار داد که میانگین‌های مشابه می‌توانند پروفایل‌های ریسک بسیار متفاوت و افت‌های نگران‌کننده را پنهان کنند.

💡 For a coin toss with probability of success p, the skewness and kurtosis both go to infinity when the probability of success is very low.

برای پرتاب سکه با احتمال موفقیت p، وقتی احتمال موفقیت بسیار کم باشد، چولگی و کشیدگی هر دو به سمت بی‌نهایت میل می‌کنند.