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。

相关问题

python 偏度、峰度、自相关系数代码

下面是使用 Python 中的 scipy 库计算偏度、峰度和自相关系数的代码示例：

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

# 偏度
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(skew(data))  # 输出: 0.0

# 峰度
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(kurtosis(data))  # 输出: -1.3

# 自相关系数
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(pearsonr(data[:-1], data[1:]))  # 输出: (1.0, 0.0)

以上代码分别计算了数据 `[1, 2, 3, 4, 5]` 的偏度、峰度和自相关系数。其中，`skew` 函数计算偏度，`kurtosis` 函数计算峰度，`pearsonr` 函数计算自相关系数。需要注意的是，`pearsonr` 函数需要传入两个等长的数组，分别表示不同时间点的数据。因此，在计算自相关系数时，代码中使用了切片操作将原始数据分为两个长度为 4 的数组进行计算。

如何在sum中得出偏度、峰度、变异系数

可以使用Python中的scipy库中的相关函数来计算偏度、峰度和变异系数。其中，偏度可以使用scipy.stats.skew()函数来计算，峰度可以使用scipy.stats.kurtosis()函数来计算，变异系数可以使用numpy库中的函数numpy.std()和numpy.mean()来计算。

下面是一个简单的示例代码，可以计算一个数据集中的偏度、峰度和变异系数：

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

# 定义一个数据集
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 计算偏度
skewness = skew(data)

# 计算峰度
kurtosis = kurtosis(data)

# 计算变异系数
cv = np.std(data) / np.mean(data)

# 输出结果
print('Skewness:', skewness)
print('Kurtosis:', kurtosis)
print('Coefficient of variation:', cv)

当然，实际应用中需要根据具体情况进行适当的调整。