By Karl Pearson's moment inequality derived from the Cauchy-Schwarz inequality for any probability distribution:
$$\beta_2 \ge \beta_1 + 1$$
where $\beta_1 = \frac{\mu_3^2}{\mu_2^3}$ is the measure of skewness and $\beta_2 = \frac{\mu_4}{\mu_2^2}$ is the measure of kurtosis.
Since $\beta_1 \ge 0$ (being a ratio involving a squared real quantity), it strictly follows that:
$$\beta_2 \ge 1$$
Hence, $\beta_2 \ge 1$ is always true for any discrete or continuous distribution.
कार्ल पियर्सन के आघूर्ण असमिका (Pearson's inequality) के अनुसार किसी भी बंटन के लिए:
$$\beta_2 \ge \beta_1 + 1$$
जहाँ $\beta_1 = \frac{\mu_3^2}{\mu_2^3} \ge 0$ (विषमता माप) और $\beta_2 = \frac{\mu_4}{\mu_2^2}$ (कुकुदता माप) है।
चूँकि $\beta_1 \ge 0$ होता है, अतः अनिवार्य रूप से:
$$\beta_2 \ge 1$$
अतः सही उत्तर विकल्प 1 ($\beta_2 \ge 1$) है।