歪度

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確率論および統計学において、歪度（わいど, skewness）とは、分布の非対称性を示す指標である。分布の尖り具合を示す指標である尖度^[1]とともに用いられることが多い。歪みを持ち、尖度が大きい金融データなどではこれら指標が頻繁に用いられる。

目次 1 標準化 2 推定 3 関連項目 4 外部リンク 5 脚注

[編集] 標準化

確率分布の分布特性を示すためには期待値および分散が通常用いられるが、分布型の違いを示す指標の１つに3次モーメント（3乗の期待値）と4次モーメント（4乗の期待値）がある。とくにこれらのモーメントは、平均は位置尺度には依存しないが、スケール尺度（たとえば分散）に依存するため、平均と分散の影響を除くように標準化された3次モーメントと標準化された4次モーメントを考える。

確率変数 X の期待値が μ、分散が σ² のとき、標準化確率変数 Z = (X - μ) / σ は期待値 0、分散 1 となり、平均と分散の影響は除去される。Z の3次モーメント E (Z³) は歪度 β₁^1/2 と呼ばれる。とくに標準正規確率変数の分布に歪みはなく、0を中心に左右対称であるから歪度は0である。歪度の符号により正の歪み、負の歪みを持つ分布といわれる。Z の4次モーメント E (Z⁴) は尖度 β₂ と呼ばれる。正規分布のとき分散が σ² ならば平均まわりの4次モーメント E (Z⁴) は 3σ⁴ であり、標準正規確率変数については β₂ = 3 となる。この3を基準にして、β₂ > 3 の分布は急尖的分布と呼ばれ、正規分布よりも両裾が厚い分布になる。一方、β₂ < 3 の分布は緩尖的分布と呼ばれ、正規分布よりも両裾が薄い分布になる。

金融計量分析において頻繁に扱われる対数正規確率変数 X は、 log X が N (μ, σ₂) になるが、歪度は正であり、対数正規分布は歪みを持つ。尖度は常に3より大きい。

[編集] 推定

一般に、平均まわりの k 次モーメント E ((X - μ)^k) は、k 次の標本モーメントによって推定することができる。このことから歪度と尖度は、原系列を標準化すれば3次の標本モーメント β₁^1/2 および4次の標本モーメント β₂ で推定できる。母分布が正規分布であるか否かを調べるためには、歪度と尖度が標準化された正規確率変数の値0と3に似るか否かを調べればよい。ボウマン=シェントン^[2]は正規性検定の指標

^[3]

が、帰無仮説が正規分布であるもとで自由度が2のカイ二乗分布に漸近的に従うことを示した。

[編集] 関連項目

• 平均
• 分散
• 尖度

[編集] 外部リンク

• Free Statistics Software (Calculator) - データ列から、尖度と歪度に関する各種統計値を算出する。

[編集] 脚注

1. ^ 左右対称であれば歪度は０である。同様に正規分布であれば尖度は３（別の定義によれば０）である。しかし、明らかに歪度が０であるからといって左右対称ではないし、尖度が３（別の定義によれば０）であるからといって正規分布でもない。
2. ^ Bowman, Kimiko O and Shenton,. LR, Biometrika, 1975
3. ^ Jarque-Bera