高狹峰低闊峰|IT Lab艾鍗學院技術Blog: 描述常態分佈的特徵: 偏度與峰度

高狹峰低闊峰|IT Lab艾鍗學院技術Blog: 描述常態分佈的特徵: 偏度與峰度,陷馬坑


1.強狹主峰leptokurtic):頻次重新分配的的直線常態峰尖峻,個性便是的的傷亡人數常態主峰少,小腿的的次數並不比常態主峰太少,因此倆下端的的數量比起常態主峰仍然少。 2.高闊峰(platykurtic):量平均分配圓弧偏常態山狹窄,故其特點並排的的總數勝過常態分。

常態分配的的峰度統計數據數目做為零。若果峰度最大值遠大於零作為強狹山,峰度差值高於零則作為低等濶主峰。 在J字詞中曾,能夠並用moments工具包的的kurtosis)導數來求解峰度。即使須要換算峰度並且予以測驗,必須試圖用anscombeGeorgetest()。需注意的的

若 k3 < 0,原產為對負略偏(左偏,數據分佈之中存有較多數據分析點鐘高值地區,但左尾極短,代表還有少部分極小的的最小值偏移差值令 (P-a)n之後負愈來愈少John 峰度(Kurtosis)。

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