Правое и мезокуртическое распределение, возможно ли это в наборе данных? ⇐ Python

[Anonymous]

Пример 1:
Кертоз: лептокуртический
Асимметрия: асимметрия вправо
Пример 2:
Кертоз: лептокуртическая
Асимметрия: влево -перекос
Пример 3:
Эксцесс: платикуртич
Асимметрия: перекос вправо
Пример 4:
Куртозис: платикуртный
Асимметрия: асимметрия влево
Пример 5:
Куртозис: мезокуртическая
Асимметрия: асимметрия вправо
Пример 6:
Кертоз: мезокуртический
Асимметрия: асимметрия влево
Пример 7:
Кертоз: лептокуртический
Асимметрия: ноль -асимметрия
Пример 8:
Эксцесс: платыкуртик
Асимметрия: асимметрия равна нулю
Пример 9:
Эксцесс: мезокуртический
Асимметрия: нулевой асимметрии
Какой из приведенных выше примеров можно одновременно наблюдать в наборе данных?
Асимметрия и эксцесс — это статистические меры, используемые для описания формы распределения данных. Асимметрия фокусируется на симметрии распределения, а эксцесс оценивает высоту и толщину хвоста. Эти две меры рассматриваются отдельно, а их коэффициенты рассчитываются на основе набора данных. Существует три типа эксцесса и асимметрии. Я показал все возможные варианты в 9 примерах выше.
Какие из них можно наблюдать одновременно в наборе данных?
Инструменты искусственного интеллекта (такие как Gemini, GPT) могут объяснить, что все из них можно с примерами. Однако я не думаю, что примеры 3, 4, 5 и 6 можно наблюдать одновременно в наборе данных. Это не имеет смысла. По этой причине я попросил инструменты ИИ создать примеры фреймов данных на Python для примеров 3,4,5,6, но им это не удалось. Коэффициенты эксцесса и асимметрии не были согласованными.
Я был бы очень рад, если бы вы поделились своими мыслями по этому поводу и вдохновили меня.
Вопрос для gpt и Gemini;
Можете ли вы создать фрейм данных, значения которого имеют правое и мезокуртическое распределение в Python? Также можете ли вы показать плотность kde и коэффициент эксцесса и асимметрии?
Возможно ли, чтобы числовая переменная имела как правое, так и мезокуртическое распределение одновременно?

Код: Выделить всё

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Generate a large sample size with a right-skewed distribution
data = np.random.gamma(shape=2, scale=3, size=10000)

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'value': data})

# Calculate skewness and kurtosis
skewness = df['value'].skew()
kurtosis = df['value'].kurt() # this is excess kurtosis, default(fisher=True). This value should be close to 0, not 3.

print("Skewness:", skewness)
print("Kurtosis:", kurtosis)

# Visualize the distribution
sns.kdeplot(data=df['value'])
plt.title('Kernel Density Estimation')
plt.show()

Как видите, результаты коэффициента не совпадают.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... -a-dataset