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全部3个回答 >偏度和峰度公式
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偏度和峰度是常用于描述概率分布的统计量。偏度（Skewness）表示分布的偏斜程度，即分布的不对称程度。它可用以下公式计算：$$
ext{偏度} = frac{frac{1}{n} sum_{i=1}^{n}(x_i - bar{x})^3}{left(frac{1}{n} sum_{i=1}^{n}(x_i - bar{x})^2
ight)^{3/2}}$$其中，$n$为样本数，$x_i$为第$i$个观测值，$bar{x}$为样本的平均值。峰度（Kurtosis）表示分布的尖峰程度，即分布的陡峭程度。常用的峰度计算公式有多种。其中一种是使用四阶原点矩定义的峰度：$$
ext{峰度} = frac{frac{1}{n} sum_{i=1}^{n}(x_i - bar{x})^4}{left(frac{1}{n} sum_{i=1}^{n}(x_i - bar{x})^2
ight)^2} - 3$$其中，$n$为样本数，$x_i$为第$i$个观测值，$bar{x}$为样本的平均值。这种峰度计算方式减去了常数3，使得正态分布的峰度为0。需要注意的是，以上给出的公式是基于样本的计算方式。如果使用总体数据，相应的公式中的$n$应该替换为$N$表示总体大小。
2023-10-23 17:51:55 -
使用峰函数:KURT 和偏度SKEW直接计算。
偏度：
偏度（skewness）也称为偏态、偏态系数，是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
2023-10-23 17:51:55 -
偏度和峰度是统计学中用于描述数据分布形态的两个重要指标。偏度衡量了数据分布的偏斜程度，其公式为：偏度 = (3 * (平均值 - 中位数)) / 标准差。
当偏度为0时，数据分布呈现对称分布；当偏度大于0时，数据分布呈现右偏态（正偏态）；当偏度小于0时，数据分布呈现左偏态（负偏态）。
峰度衡量了数据分布的尖峰程度，其公式为：峰度 = (数据值的四阶矩 - 3 * 方差^2) / 方差^2。
当峰度为0时，数据分布呈现正态分布；当峰度大于0时，数据分布呈现尖峰态（高峰态）；当峰度小于0时，数据分布呈现平坦态（低峰态）。
2023-10-23 17:51:55
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