Assimetria e curtose são duas medidas estatísticas usadas para descrever a forma e a distribuição dos dados em um conjunto de dados.
Skewness refere-se à medida de assimetria em uma distribuição. Indica se os dados estão distribuídos simetricamente em torno de sua média. Um valor de assimetria de 0 indica que os dados são perfeitamente simétricos, o que significa que as caudas esquerda e direita da distribuição estão igualmente equilibradas em torno da média. A assimetria positiva (>0) indica que a distribuição tem uma cauda direita mais longa, o que significa que há valores mais extremos no lado direito da distribuição. Por outro lado, a assimetria negativa (<0) indica uma cauda esquerda mais longa, com valores mais extremos no lado esquerdo da distribuição. A importância da assimetria reside na sua capacidade de quantificar o desvio de uma distribuição de simetria. Ele fornece informações sobre a forma e a natureza da distribuição dos dados, destacando se os dados estão concentrados em uma extremidade da distribuição ou se estão distribuídos de maneira mais uniforme por toda a faixa de valores. Um bom valor de assimetria depende do contexto e dos requisitos específicos da análise. Geralmente, um valor de assimetria próximo de 0 (entre -0,5 e +0,5) indica uma distribuição quase simétrica. Isto é frequentemente considerado desejável para muitas análises estatísticas porque sugere uma distribuição equilibrada em torno da média. Contudo, a interpretação da assimetria também depende da aplicação e da natureza dos dados. Em alguns casos, uma distorção ligeiramente positiva ou negativa pode ser aceitável ou mesmo esperada, dependendo do domínio e das características subjacentes dos dados em estudo. A curtose, por outro lado, mede a “cauda” de uma distribuição, indicando quanto da distribuição está concentrada na cauda e não no centro. Um valor de curtose de 3 (curtose em excesso de 0) é frequentemente usado como referência para uma distribuição normal. Valores maiores que 3 indicam caudas mais pesadas (distribuição leptocúrtica), enquanto valores menores que 3 indicam caudas mais leves (distribuição platicúrtica). Um valor “bom” de curtose depende dos requisitos específicos da análise. Em alguns casos, uma curtose próxima de 3 pode ser preferida, especialmente ao analisar dados financeiros ou retornos de ações onde caudas pesadas podem indicar maior risco.