matlab求偏度和峰度

Matlab中可以使用skewness函数计算偏度，使用kurtosis函数计算峰度。

偏度的计算方法如下：

data = [1 2 3 4 5]; % 假设有一组数据
s = skewness(data); % 计算偏度

峰度的计算方法如下：

data = [1 2 3 4 5]; % 假设有一组数据
k = kurtosis(data); % 计算峰度

其中，偏度和峰度的计算结果都是一个数值。如果计算的是一个向量或矩阵的偏度和峰度，那么结果也会是一个向量或矩阵。

相关问题

matlab求解偏度和峰度

以下是Matlab求解偏度和峰度的方法：

1.使用skewness函数求解偏度：

data = [1, 2, 3, 4, 5];
skew = skewness(data);
disp(skew); % 输出：0

2.使用kurtosis函数求解峰度：

data = [1, 2, 3, 4, 5];
kurt = kurtosis(data, 0, 'fisher');
disp(kurt); % 输出：-1.3

注意，在使用kurtosis函数求解峰度时，需要指定fisher参数为false，否则会出现误差。

matlab中的偏度与峰度

偏度和峰度是描述数据分布形态的统计量。在 MATLAB 中，可以使用 `skewness` 和 `kurtosis` 函数来计算偏度和峰度。

偏度（skewness）是用来描述数据分布偏斜程度的指标，正偏表示数据分布偏右，负偏表示数据分布偏左，偏度为0表示数据分布对称。在 MATLAB 中，可以使用 `skewness` 函数来计算偏度，例如：

data = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5];
skew = skewness(data); % 计算偏度

峰度（kurtosis）是用来描述数据分布峰态程度的指标，正峰表示数据分布更加集中，负峰表示数据分布更加分散，峰度为0表示数据分布与正态分布相同。在 MATLAB 中，可以使用 `kurtosis` 函数来计算峰度，例如：

data = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5];
kurt = kurtosis(data); % 计算峰度

需要注意的是，MATLAB 中的 `skewness` 和 `kurtosis` 函数默认使用的是 Fisher 定义的偏度和峰度，如果要使用 Pearson 定义，可以在函数后面加上参数 `1`，例如：

data = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5];
skew = skewness(data, 1); % 使用 Pearson 定义计算偏度
kurt = kurtosis(data, 1); % 使用 Pearson 定义计算峰度