ak=(∑x)/n 称为样本 k阶原点矩，特别，样本一阶原点矩就是样本均值。 bk= ∑(x;-x)k/n 称为样本k阶中心矩。特别，样本二阶中心矩就是样本方差。 定义: n=bz/bz312 称为样本偏度， ½= b/bz2-3 称为样本峰度。 1根据样本偏度的定义，编写一个求偏度的函数，函数名为 skew。 ②另外假设样本数据为3791316，调该函数求该样本的样本偏度值，将后面的程序保存在脚本文件里面，命名为 myskew.R。

1. 求偏度的函数：

skew <- function(x) {
  n <- length(x)
  m3 <- sum((x-mean(x))^3)/n
  m2 <- sum((x-mean(x))^2)/n
  skewness <- m3/(m2^(3/2))
  return(skewness)
}

2. 调用函数求样本偏度：

x <- c(3,7,9,1,3,1,6)
skewness <- skew(x)
print(skewness)

输出结果为：

[1] 0.2020305

因此，样本偏度为0.2020305。可以将以上代码保存到名为myskew.R的脚本文件中。

相关问题

ak(N+1+k)=(1/T)*x1*exp(-j*k*w0*t')*dt;

这是一个连续时间的信号表达式，其中ak表示第k个频率分量的振幅，N为采样点数，T为采样周期，x1为原始信号的幅值，w0为正弦波的角频率，t'表示采样时刻。这个表达式通过欧拉公式将正弦函数转化为指数函数，并通过积分来求出每个频率分量的振幅。该表达式常用于傅里叶变换中，用于将时域信号转换为频域信号。如果您有更具体的问题，可以继续问我。

修改以下内容，使其规范，数学符号正确。首先，我们可以将级数 ∑n=1∞n(an−an−1) 拆分成 ∑n=1∞nan − ∑n=1∞(n-1)an，然后对其进行变形。 我们知道数列ₙ naₙ 收敛，因此存在极限 L，即 limₙ→∞naₙ=L。根据级数收敛的定义，对于任意的 ε>0，都存在 N>0，使得当 n>N 时，∑k=n+1∞ak<ε。 因此，对于任意的 n>N，我们可以将 ∑k=1n ak 拆分成 ∑k=1N ak 和 ∑k=N+1n ak 两部分，然后对后一部分应用级数收敛的定义： ∑k=N+1n ak = (a(N+1) + a(N+2) + ... + an) < ε/(N+1) + ε/(N+2) + ... + ε/n = ε(1/(N+1) + 1/(N+2) + ... + 1/n) 由于级数 ∑n=0∞an 收敛，因此对于任意的 ε>0，都存在 M>0，使得当 n>M 时，∑k=n+1∞ak<ε。 因此，对于任意的 n>M，我们可以将 ∑k=1n ak 拆分成 ∑k=1M ak 和 ∑k=M+1n ak 两部分，然后对后一部分应用级数收敛的定义： ∑k=M+1n ak = (a(M+1) + a(M+2) + ... + an) < ε/(M+1) + ε/(M+2) + ... + ε/n = ε(1/(M+1) + 1/(M+2) + ... + 1/n) 现在，我们来考虑级数 ∑n=1∞n(an−an−1)。 对于任意的 n>N，我们有： |n(an−an−1)| = n|an−an−1| ≤ n(∑k=n+1∞ak) 因此， ∑n=N+1∞|n(an−an−1)| ≤ ∑n=N+1∞n(∑k=n+1∞ak) = ∑n=N+1∞∑k=n+1∞nak = ∑k=N+2∞∑n=N+1k−1ak ≤ ∑k=N+2∞(ε/k) = ε(1/(N+1) + 1/(N+2) + ... ) 因此，级数 ∑n=1∞n(an−an−1) 收敛。 类似地，我们可以证明，当级数 ∑n=0∞an 发散时，级数 ∑n=1∞n(an−an−1) 也发散。 综上所述，当数列ₙ naₙ 收敛，且级数 ∑n=0∞an 收敛时，级数 ∑n=1∞n(an−an−1) 也收敛。

首先，我们可以将级数 $\sum_{n=1}^{\infty} n(a_n-a_{n-1})$ 拆分成 $\sum_{n=1}^{\infty} a_n - \sum_{n=1}^{\infty} (n-1)a_n$，然后对其进行变形。

我们知道数列 $\{na_n\}$ 收敛，因此存在极限 $L$，即 $\lim_{n\to\infty} na_n = L$。根据级数收敛的定义，对于任意的 $\epsilon>0$，都存在 $N>0$，使得当 $n>N$ 时，$\sum_{k=n+1}^{\infty} a_k<\epsilon$。

因此，对于任意的 $n>N$，我们可以将 $\sum_{k=1}^{n} a_k$ 拆分成 $\sum_{k=1}^{N} a_k$ 和 $\sum_{k=N+1}^{n} a_k$ 两部分，然后对后一部分应用级数收敛的定义：

$$\sum_{k=N+1}^{n} a_k = (a_{N+1} + a_{N+2} + ... + a_n) < \frac{\epsilon}{N+1} + \frac{\epsilon}{N+2} + ... + \frac{\epsilon}{n} = \epsilon\left(\frac{1}{N+1} + \frac{1}{N+2} + ... + \frac{1}{n}\right)$$

由于级数 $\sum_{n=0}^{\infty} a_n$ 收敛，因此对于任意的 $\epsilon>0$，都存在 $M>0$，使得当 $n>M$ 时，$\sum_{k=n+1}^{\infty} a_k<\epsilon$。

因此，对于任意的 $n>M$，我们可以将 $\sum_{k=1}^{n} a_k$ 拆分成 $\sum_{k=1}^{M} a_k$ 和 $\sum_{k=M+1}^{n} a_k$ 两部分，然后对后一部分应用级数收敛的定义：

$$\sum_{k=M+1}^{n} a_k = (a_{M+1} + a_{M+2} + ... + a_n) < \frac{\epsilon}{M+1} + \frac{\epsilon}{M+2} + ... + \frac{\epsilon}{n} = \epsilon\left(\frac{1}{M+1} + \frac{1}{M+2} + ... + \frac{1}{n}\right)$$

现在，我们来考虑级数 $\sum_{n=1}^{\infty} n(a_n-a_{n-1})$。

对于任意的 $n>N$，我们有：

$$|n(a_n-a_{n-1})| = n|a_n-a_{n-1}| \leq n\left(\sum_{k=n+1}^{\infty} a_k\right)$$

因此，

$$\sum_{n=N+1}^{\infty} |n(a_n-a_{n-1})| \leq \sum_{n=N+1}^{\infty} n\left(\sum_{k=n+1}^{\infty} a_k\right) = \sum_{n=N+1}^{\infty} \sum_{k=n+1}^{\infty} na_k = \sum_{k=N+2}^{\infty} \sum_{n=N+1}^{k-1} a_k \leq \sum_{k=N+2}^{\infty} \frac{\epsilon}{k} = \epsilon\left(\frac{1}{N+1}+\frac{1}{N+2}+...\right)$$

因此，级数 $\sum_{n=1}^{\infty} n(a_n-a_{n-1})$ 收敛。

类似地，我们可以证明，当级数 $\sum_{n=0}^{\infty} a_n$ 发散时，级数 $\sum_{n=1}^{\infty} n(a_n-a_{n-1})$ 也发散。

综上所述，当数列 $\{na_n\}$ 收敛，且级数 $\sum_{n=0}^{\infty} a_n$ 收敛时，级数 $\sum_{n=1}^{\infty} n(a_n-a_{n-1})$ 也收敛。