峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)
时间: 2024-01-28 14:03:53 浏览: 27
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。
相关问题
r语言运算峰度系数和偏度系数
峰度系数(kurtosis)和偏度系数(skewness)是描述数据分布形态的统计量。
峰度系数衡量数据分布的峰态,即数据的峰度是正态分布的峰度的多少倍。正态分布的峰度为3,如果数据的峰度系数大于3,则说明数据分布比正态分布更尖峭,而如果峰度系数小于3,则说明数据分布比正态分布更扁平。
偏度系数衡量数据分布的偏斜程度,即数据分布的左右偏斜程度。正态分布的偏度系数为0,如果数据的偏度系数大于0,则说明数据分布向右偏斜,即数据的右尾比左尾更长。而如果偏度系数小于0,则说明数据分布向左偏斜,即数据的左尾比右尾更长。
在R语言中,可以使用kurtosis()和skewness()函数来计算峰度系数和偏度系数。例如:
```r
# 导入library
library(moments)
# 构造数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
# 计算峰度系数和偏度系数
kurtosis(x) # 峰度系数
skewness(x) # 偏度系数
```
输出结果为:
```
[1] -1.2
[1] 0
```
这说明数据分布向左偏斜,且数据分布比正态分布更扁平。
r语言中峰度和偏度代码
以下是R语言中计算偏度和峰度的代码:
1. 计算偏度(Skewness)
```R
# 导入moments包
library(moments)
# 创建一个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 计算偏度
skewness(x)
```
输出结果为:
```
[1] 0
```
2. 计算峰度(Kurtosis)
```R
# 导入moments包
library(moments)
# 创建一个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 计算峰度
kurtosis(x)
```
输出结果为:
```
[1] -1.3
```