Desviación Asimétrica y Kurtosis: Un Análisis Detallado

Al analizar datos en estadística o ciencia de datos no basta con observar medidas de tendencia central como la media, la mediana o la moda ni solo la variabilidad como la varianza o la desviación típica. Para comprender completamente la forma de la distribución de un conjunto de datos usamos la desviación asimétrica y la kurtosis, dos medidas que describen cómo se desvía una muestra de una distribución normal perfecta.

Desviación asimétrica: mide la asimetría de una distribución. Una distribución perfectamente normal tiene desviación asimétrica igual a 0, lo que significa que es simétrica en torno a la media. Tipos de asimetría: asimetría positiva o sesgo a la derecha cuando la cola derecha es más larga y unos pocos valores grandes desplazan la media hacia la derecha; asimetría negativa o sesgo a la izquierda cuando la cola izquierda es más larga y unos pocos valores pequeños desplazan la media hacia la izquierda; asimetría cero cuando la distribución es simétrica y en teoría media = mediana = moda.

Kurtosis: mide la colas y la 'punta' de la distribución, es decir qué tan extremos son los valores atípicos comparado con una distribución normal. Tipos de kurtosis: leptocúrtica con colas pesadas y pico pronunciado, indicando más outliers extremos; platicúrtica con colas ligeras y pico más plano, indicando menos outliers; mesocúrtica que corresponde a la curva normal con colas y pico moderados.

Por qué importan estas medidas en ciencia de datos: permiten verificar supuestos de normalidad, mejorar el preprocesado de variables, detectar outliers y elegir técnicas de modelado adecuadas. En finanzas y gestión de riesgos la asimetría y la kurtosis alertan sobre riesgos asimétricos y colas gruesas que pueden afectar decisiones y estrategias. Para visualizar y explorar estas medidas en paneles interactivos y obtener servicios inteligencia de negocio puede consultar servicios de Power BI.

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Conclusión: la desviación asimétrica informa sobre la simetría de los datos y la kurtosis sobre la presencia y severidad de outliers. Juntas ofrecen una visión más profunda de la distribución, más allá de medias y varianzas, y permiten a analistas, científicos de datos y decisores tomar decisiones informadas, minimizar riesgos y diseñar soluciones tecnológicas a medida.