Adopta la distribución de frecuencias respecto al grado de distorsion (inclinación) que registra respecto a valor promedio tomado como centro de gravedad, el grado de apuntamiento (elevamiento) de la distribución de frecuencias. A mayor elevamiento de la distribución de frecuencia significará mayor concentración de los datos en torno al promedio,por tanto, una menor dispersión de los datos.

4. Adopta la distribución de frecuencias
respecto al grado de distorsion (inclinación)
que registra respecto a valor promedio
tomado como centro de gravedad, el grado
de apuntamiento (elevamiento) de la
distribución de frecuencias. A mayor
elevamiento de la distribución de
frecuencia significará mayor concentración
de los datos en torno al promedio,por
tanto, una menor dispersión de los datos.

8. La asimetría presenta tres
estados diferentes, cada uno
de los cuales define de forma
concisa como están
distribuidos los datos
respecto al eje de asimetría.

19. Si la distribución se llama
Leptocúrtica, las frecuencias
son más apuntadas que la
normal.

20. (g2 > 0) la distribución es
Leptocúrtica

22. Si la distribución se llama
Mesocúrtica, la distribución
tiene el mismo
apuntamiento que la normal.

23. (g2 = 0) la distribución es
Mesocúrtica: Al igual que en la
asimetría es bastante
difícil encontrar un coeficiente de
Curtosis de cero (0), por lo que se
suelen aceptar los valores
cercanos

25. Si se denomina
Platicúrtica , es menos
apuntada que la
normal.

26. (g2 < 0) la distribución es
Platicúrtica

29. Los momentos son una
forma de generalizar toda
la teoría relativa a los
parámetros estadísticos y
guardan relación con una
buena parte de ellos.

31. En teoría de la probabilidad y
estadística, el k-simo momento
estándar de una distribución de
probabilidad es donde μk es el k-simo
momento centrado sobre la media y σ
es la desviación estándar.

32. El primer momento estándar es cero,
porque el primer momento centrado
sobre la media es cero.
El segundo momento estándar es uno,
porque el segundo momento sobre la
media es igual a la varianza (el cuadrado
de la desviación estándar)
El tercer momento estándar es la
asimetría
El cuarto momento estándar es la
curtosis

34. Dada una distribución de datos
estadísticos x1, x2, ..., xn, se define el
momento central o momento
centrado de orden k como