歪度と尖度は、統計学の解説書で紹介されていることがありますが、「実務のデータ分析で役に立った」という経験は、筆者にはないです。歪度を使う方法は、紹介しています。個々のデータと、それらの平均値の差を計算してから、単純な和ではなく、2乗和を計算すると、分散の計算の分子になります。歪度と尖度は、その考え方のさらに応用になっています。3乗和を分子にするのが歪度、4乗和を分子にするのが尖度です。歪度は、文字通り歪み方の尺度になっています。左右対称の分布だと、0に近くなります。左右非対称だと、絶対値が大きくなります。プラスマイナスの符号は、左右のどちらに偏っているのかで決まります。尖度は、正規分布に近いと0に近くなります。それよりも尖ると正の数字が大きくなります。裾野が広いと、負の数字になります。2023Rのe1071のマニュアルです。歪度と尖度の定義式があります。それぞれ3種類ありますが、サンプル数でどのように規格化するかの違いになっています。相対評価をするだけなら、どれを使っても結果は同じになるようです。