MySQL计算偏度和峰度

MySQL并没有内置函数来计算偏度和峰度，但是可以通过SQL语句来计算这些统计量。

偏度是衡量数据分布偏斜程度的统计量，其公式为：

skewness = (n / ((n - 1) * (n - 2))) * Σ(xi - x̄)³ / s³

其中，n为样本数量，x̄为样本均值，s为样本标准差，Σ(xi - x̄)³表示每个数据点与均值的差的立方和。

峰度是衡量数据分布峰态程度的统计量，其公式为：

kurtosis = ((n * (n + 1)) / ((n - 1) * (n - 2) * (n - 3))) * Σ(xi - x̄)⁴ / s⁴ - (3 * (n - 1)²) / ((n - 2) * (n - 3))

其中，n为样本数量，x̄为样本均值，s为样本标准差，Σ(xi - x̄)⁴表示每个数据点与均值的差的四次方和。

可以通过以下SQL语句来计算偏度和峰度：

偏度：

SELECT
SUM(POW(col - avg, 3)) / (COUNT(*) * POW(STD(col), 3)) AS skewness
FROM
table_name;

峰度：

SELECT
(SUM(POW(col - avg, 4)) / (COUNT(*) * POW(STD(col), 4))) - (3 * POW(COUNT(*) - 1, 2) / ((COUNT(*) - 2) * (COUNT(*) - 3))) AS kurtosis
FROM
table_name;

其中，table_name是表名，col是列名，avg是平均值，STD是标准差。