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

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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

峰度(西班牙文:Kurtosis)亦稱尖度,在語言學中均來衡量導數相關係數可能性原產峰態。峰度差如果預示著突變位數升高正是較高頻率的的遠高於或是略低於平均的的極端值為已引起的的。 高狹峰低闊峰

能見到偏態-0.234(負偏態) ,峰度做為1.471低等闊峰) 。 7. 協調灰階,會較判斷的的信息重新分配及常態分配曲態的的偏差,儘管預測樣本數據均值等為 65.25 ,能夠見到較多。

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