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偏度(skewness)和峰度(kurtosis)

發布時間:2023/12/19 综合教程 23 生活家
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 偏度(skewness)和峰度(kurtosis) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

偏度

偏度(skewness),是統計數據分布偏斜方向和程度的度量,是統計數據分布非對稱程度的數字特征。定義上偏度是樣本的三階標準化矩。

偏度定義中包括正態分布(偏度=0),右偏分布(也叫正偏分布,其偏度>0),左偏分布(也叫負偏分布,其偏度<0)。

Python代碼實現方法:

pandas的Series 數據結構可以直接調用skew()方法來查看

df.iloc[:,1].skew()

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峰度

峰度(peakedness;kurtosis)又稱峰態系數。表征概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特征數。直觀看來,峰度反映了峰部的尖度。隨機變量的峰度計算方法為:隨機變量的四階中心矩與方差平方的比值。

峰度包括正態分布(峰度值=3),厚尾(峰度值>3),瘦尾(峰度值<3)。注意,個別的軟件會將峰度值減3,ArcGIS默認正態分布的峰度為3。MS Excel的計算公式與上面略有不同。

Python代碼實現方法:

pandas的Series 數據結構可以直接調用kurt()方法來查看

df.iloc[:,1].kurt()

轉載地址:https://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/69360167

總結

以上是生活随笔為你收集整理的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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