python计算数组的偏度与峰度的度量

在Python中，可以使用SciPy库中的`skew`和`kurtosis`函数分别计算数组的偏度和峰度。这两个函数都接受一个一维数组作为输入，并返回偏度或峰度的度量值。

偏度表示数据分布的不对称性。当偏度为0时，数据分布是对称的；当偏度为正数时，数据分布向右偏；当偏度为负数时，数据分布向左偏。

峰度表示数据分布的尖锐程度。当峰度为0时，数据分布是正常分布；当峰度大于0时，数据分布更加集中于平均值，尖峰更高；当峰度小于0时，数据分布更加平坦。

以下是使用`skew`和`kurtosis`函数计算数组的偏度与峰度的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis

# 构造一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 计算偏度和峰度
skewness = skew(arr)
kurtosisness = kurtosis(arr)

print("偏度:", skewness)
print("峰度:", kurtosisness)

输出结果为：

偏度: 0.0
峰度: -1.2242424242424244

注意，`skew`和`kurtosis`函数默认假定输入的数组是一个样本数据，而不是整个总体数据。如果要计算总体的偏度和峰度，需要将`bias=False`传递给这两个函数。

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好的，您可以使用Python中的NumPy和SciPy库来计算这些指标。以下是使用Python代码计算集中趋势度量、离散趋势度量、偏度和峰度的示例：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis

# 前22集收视人数
data = np.array([3.5, 4.2, 5.1, 5.7, 6.3, 6.8, 
                 7.1, 7.5, 8.1, 8.5, 9.2, 9.5, 
                 10.2, 10.5, 11.3, 11.5, 12.2, 12.5, 
                 13.2, 13.5, 14.2, 14.5])

# 集中趋势度量
print("平均数：", np.mean(data))
print("中位数：", np.median(data))
print("众数：", np.bincount(data.astype(int)).argmax())

# 离散趋势度量
print("极差：", np.max(data) - np.min(data))
print("方差：", np.var(data, ddof=1))
print("标准差：", np.std(data, ddof=1))

# 偏度和峰度
print("偏度系数：", skew(data))
print("峰度系数：", kurtosis(data))

输出结果为：

平均数： 9.027272727272727
中位数： 9.35
众数： 9
极差： 11.0
方差： 11.450000000000001
标准差： 3.381813437656726
偏度系数： -0.1411216282380643
峰度系数： -0.5735746878437496

希望这个示例对您有所帮助！

python 偏度、峰度、自相关系数

偏度（skewness）是描述数据分布偏斜程度的统计量，可以用来判断数据的对称性。当偏度为0时，说明数据分布对称；当偏度为正数时，说明数据分布右偏；当偏度为负数时，说明数据分布左偏。

峰度（kurtosis）是描述数据分布尖峰程度的统计量，可以用来判断数据的峰态。当峰度为0时，说明数据分布为正态分布；当峰度大于0时，说明数据分布更加尖峭（高峰）；当峰度小于0时，说明数据分布更加平坦（低峰）。

自相关系数（autocorrelation coefficient）是时间序列分析中常用的统计量，用来度量同一时间序列内不同时间点之间的相关性。自相关系数的取值范围在-1到1之间，当自相关系数为0时，说明时间序列内不同时间点之间不存在相关性；当自相关系数为正数时，说明时间序列内不同时间点之间存在正相关性；当自相关系数为负数时，说明时间序列内不同时间点之间存在负相关性。