Adopta la distribución de frecuenciasrespecto al grado de distorsion (inclinación)que registra respecto a valor promediotomado como centro de gravedad, el gradode apuntamiento (elevamiento) de ladistribución de frecuencias. A mayorelevamiento de la distribución defrecuencia significará mayor concentraciónde los datos en torno al promedio,portanto, una menor dispersión de los datos.

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.

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

(g2 > 0) la distribución es Leptocúrtica

Si la distribución se llama Mesocúrtica, la distribución

tiene el mismo apuntamiento que la normal.

(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

Si se denomina Platicúrtica , es menos

apuntada que la normal.

(g2 < 0) la distribución es Platicúrtica

Los momentos son unaforma de generalizar todala teoría relativa a losparámetros estadísticos yguardan relación con unabuena parte de ellos.

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.

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 asimetríaEl cuarto momento estándar es la curtosis

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