В общем, сумма логистических распределений имеет эксцесс
, где n - число слагаемых в сумме (эксцесс понимается, как отношение четвёртого семиинварианта к квадрату второго, для нормального равен нулю, для "тяжёлых хвостов" положителен, для "коротких хвостов" отрицателен; некоторые авторы определяют его, как отношение четвёртого центрального момента к квадрату второго, то есть дисперсии, в этом случае он больше предыдущего определения на 3, и вычитанием 4 приводится к нему, что и названо kurtosis excess).
Хотя эксцесс не исчерпывает всех характеристик распределения, часто для упрощённой проверки нормальности ограничиваются асимметрией (равной здесь нулю) и эксцессом. К примеру, можно поставить задачу моделирования цен биржевых активов через n дней, полагая, что доходности (yields) имеют распределение не нормальное, а более тяжелохвостое (что соответствует реальности) и выбрав в качестве него логистическое.
Что до сравнений - то, опять же в качестве грубой ориентировки можно воспользоваться приближённой оценкой стандартного отклонения оценки эксцесса
где N - это число наблюдений в выборке, по которой вычислен эксцесс. Если выборочный эксцесс меньше этой величины - то нет оснований отрицать нормальность (что, разумеется не есть доказательство нормальности)