Коэффициент эксцесса действительно является важной характеристикой распределения данных. Давайте подробно рассмотрим, что именно он отражает.

Коэффициент эксцесса измеряет степень отклонения распределения от нормального распределения, особенно в контексте его "островершинности" или "плосковершинности". Это означает, что он показывает, насколько высокие или низкие значения распределения сосредоточены вокруг среднего.

Чтобы понять, что именно означает коэффициент эксцесса, рассмотрим следующие пункты:

• Положительный эксцесс: Если коэффициент эксцесса положителен, это указывает на то, что распределение имеет более острые вершины и более длинные хвосты по сравнению с нормальным распределением. Это говорит о том, что данные имеют больше выбросов.
• Отрицательный эксцесс: Если коэффициент эксцесса отрицателен, это указывает на то, что распределение более плоское, чем нормальное. В этом случае данные имеют меньше выбросов и более равномерно распределены.
• Эквивалентный эксцесс: Если эксцесс равен нулю, это указывает на то, что распределение похоже на нормальное.

Теперь, основываясь на этом объяснении, можно сделать вывод, что правильный ответ на ваш вопрос:

b. островершинность/плосковершинность функции плотности распределения

Таким образом, коэффициент эксцесса отражает именно степень островершинности или плосковершинности функции плотности распределения. Надеюсь, это объяснение помогло вам лучше понять данную концепцию!