作偏度是用来描述变量分布的对称程度和 方向的统计量,偏度大于0表示()。 A.正态分布 B. 在直方图中有一条长尾拖在左边 C.变量取值左偏 D.在直方图中有一条长尾拖在右边
时间: 2023-03-19 21:21:11 浏览: 287
偏度(skewness)是用来描述变量分布的对称程度和方向的统计量,偏度大于0表示变量分布右偏(skewed to the right),即在直方图中有一条长尾拖在右边,而偏度小于0表示变量分布左偏(skewed to the left),即在直方图中有一条长尾拖在左边。因此,答案是D,在直方图中有一条长尾拖在右边。
相关问题
sas 计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度。根据偏度、峰度得出各变量的分布特征结论
答:可以回答。SAS可以通过summary procedure来计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度等统计量。偏度描述的是分布的左右偏斜程度,峰度描述的是分布的峰态程度。根据偏度和峰度的数值,可以判断变量的分布特征。例如,当偏度为0时,表示分布相对均匀;当偏度大于0时,表示分布向右偏;当偏度小于0时,表示分布向左偏;当峰度为0时,表示分布为正态分布;当峰度大于0时,表示分布更为集中,峰更尖;当峰度小于0时,表示分布更分散,峰更平。
python判断正态分布曲线是否是双峰曲线
判断正态分布曲线是否是双峰曲线的方法,可以使用峰度(kurtosis)和偏度(skewness)两个统计量。
如果正态分布曲线是双峰曲线,那么它的峰度值会比正常的正态分布曲线高,而且偏度值会比正常的正态分布曲线大。因此,可以通过计算峰度和偏度的值来判断正态分布曲线是否为双峰曲线。
具体地,可以使用Python中的scipy.stats库中的kurtosis和skew函数来计算峰度和偏度的值。代码示例如下:
```python
from scipy.stats import norm, kurtosis, skew
import numpy as np
# 生成一个双峰正态分布随机数序列
data = np.concatenate([norm.rvs(loc=10, scale=1, size=1000),
norm.rvs(loc=20, scale=3, size=1000)])
# 计算数据的峰度和偏度
k = kurtosis(data)
s = skew(data)
# 判断是否为双峰曲线
if k > 3 and s > 0:
print("这是一个双峰曲线")
else:
print("这不是一个双峰曲线")
```
在上述代码中,我们先生成了一个双峰正态分布随机数序列。然后使用kurtosis和skew函数分别计算数据的峰度和偏度。最后,判断峰度和偏度是否符合双峰曲线的特征,如果符合则判定为双峰曲线,否则判定为非双峰曲线。