用sas编写计算偏度、峰度。
时间: 2024-05-05 20:18:43 浏览: 18
可以使用PROC UNIVARIATE来计算偏度和峰度。对于偏度,可以使用SKEWNESS选项,对于峰度,可以使用CURTOSIS选项。以下是一个示例代码:
```
proc univariate data=mydata;
var myvar;
skewness myvar / nolabel;
kurtosis myvar / nolabel;
run;
```
其中,mydata是你的数据集名称,myvar是你想要计算偏度、峰度的变量名称。
相关问题
用SAS代码编写、偏度、
下面是用SAS代码计算偏度(skewness)的示例:
假设有一个变量x,我们想要计算它的偏度:
```
data example;
input x;
datalines;
1.2
2.3
3.4
4.5
5.6
;
run;
proc means data=example;
var x;
output out=stats n mean std skewness;
run;
```
上述代码中,我们首先创建了一个数据集example,并输入了一些数据。然后我们使用PROC MEANS来计算x的均值、标准差和偏度,并将结果输出到一个新的数据集stats中。
在输出数据集stats中,我们可以查看skewness变量来获取x的偏度值。
注意,如果偏度值为正,则说明数据具有右偏分布(正偏),如果偏度值为负,则说明数据具有左偏分布(负偏),偏度值为0则说明数据具有对称分布。
python计算偏度和峰度
在Python中,可以使用scipy库中的skew()函数和kurtosis()函数来计算偏度和峰度。偏度描述了概率分布的不对称性,如果偏度为负,则分布的左侧比右侧更重,反之亦然;峰度描述了概率分布的峰态,如果峰度为正,则分布更加尖锐,反之则更加平坦。
以下是一个简单的示例代码,演示如何计算一组数据的偏度和峰度:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print("偏度:", skew(data))
print("峰度:", kurtosis(data))
```
输出结果为:
```
偏度: 0.0
峰度: -1.2242424242424244
```
因为数据集是一个均匀分布,所以偏度是0,而峰度为负,表示这个分布比标准正态分布更加平坦。