"Skewness"; "Kurtosis"
时间: 2024-04-14 19:23:43 浏览: 15
Skewness(偏度)和Kurtosis(峰度)是统计学中常用的描述数据分布形态的指标。
1. 偏度(Skewness)衡量了数据分布的不对称程度。正偏态分布的数据在均值的右侧有较长的尾巴,负偏态分布的数据在均值的左侧有较长的尾巴。偏度为0表示数据分布对称。
2. 峰度(Kurtosis)衡量了数据分布的尖锐程度。正常分布的峰度为3,大于3表示数据分布比正态分布更尖锐,小于3表示数据分布比正态分布更平缓。
相关问题
python中如何计算skewness and kurtosis
在Python中,可以使用SciPy库中的skew()和kurtosis()函数来计算偏度和峰度。
示例代码:
``` python
import scipy.stats as stats
import numpy as np
data = np.random.normal(0, 1, 1000) # 生成1000个标准正态分布的随机数
skew_value = stats.skew(data) # 计算数据的偏度
kurtosis_value = stats.kurtosis(data) # 计算数据的峰度
print('偏度:', skew_value)
print('峰度:', kurtosis_value)
```
输出:
```
偏度: 0.04898915274190982
峰度: -0.07224668366251012
```
注意,skew()和kurtosis()函数默认使用峰度公式的“峰顶式”(kurtosis_type='peaked'),如果要使用“尾重式”(kurtosis_type='excess')需要设置参数。
峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)
峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)是描述数据分布形态的统计量。
偏度衡量数据分布的不对称程度,如果分布左偏,则偏度为负,如果分布右偏,则偏度为正,如果分布对称,则偏度为0。
峰度衡量数据分布的峰态,即数据分布的陡峭程度和尾部厚实程度。峰度为正表示比正态分布更陡峭,为负表示比正态分布更平坦,为0表示与正态分布相同。
常用的偏度和峰度的计算方法是基于样本的统计量,如样本偏度和样本峰度。在一些特殊的分布中,偏度和峰度的取值范围和具体意义可能会有所不同。
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