函數 > 統計 > 描述性統計 > 峰度和偏度值
峰度和偏度值
kurt(A, B, C, ...) - 傳回 A, B, C, ... 等元素的峰度。峰度的定義如下:
按一下以複製此運算式
數值集的峰度表示與常態分佈相較下,分佈的平坦或起伏程度:
分佈形狀
kurt = 0
常態分佈
kurt > 0
相對起伏的分佈
kurt < 0
相對平坦的分佈
skew(A, B, C, ...) - 傳回 A, B, C, ... 等元素的偏度值。偏度值的定義如下:
按一下以複製此運算式
數值集的偏度值會量測均數的非對稱情形:
分佈形狀
skew = 0
分佈的均數呈對稱,常態分佈也不例外。
skew > 0
分佈「結尾」向正值延伸。
skew < 0
分佈「結尾」向負值延伸。
引數
A, B, C, ... 是純量或陣列。kurt 的引數至少需要四個元素,skew 至少需要三個元素。
M 是從函數引數 A, B, C, ... 建立的陣列。M 的標準差必須不等於零。
這是否有幫助?