jupyter 标准差方差偏度峰度

Jupyter 是一个基于Web的交互式计算环境，常用于数据分析、数据可视化和机器学习等领域。标准差、方差、偏度和峰度是描述数据分布特征的统计量。

1. 标准差（Standard Deviation）是描述数据离散程度的统计量，表示数据偏离平均值的程度。标准差越大，数据的离散程度越大。

2. 方差（Variance）是标准差的平方，用于衡量数据的离散程度。方差越大，数据的离散程度越大。

3. 偏度（Skewness）描述数据分布的对称性。正偏态（右偏）表示数据分布右侧的尾部较长，负偏态（左偏）则相反。偏度为0表示数据分布近似对称。

4. 峰度（Kurtosis）描述数据分布的尖锐程度。峰度大于3表示数据分布比正态分布更尖锐，峰度小于3表示数据分布比正态分布更平缓。

在 Jupyter 中，你可以使用各种统计库（例如 NumPy、Pandas）来计算标准差、方差、偏度和峰度。