偏度

偏度（skewness），是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分布偏斜方向和程度的度量，是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分布非對(duì)稱程度的數(shù)字特征。定義上偏度是樣本的三階標(biāo)準(zhǔn)化矩。

偏度定義中包括正態(tài)分布（偏度=0），右偏分布（也叫正偏分布，其偏度>0），左偏分布（也叫負(fù)偏分布，其偏度<0）。

Python代碼實(shí)現(xiàn)方法：

pandas的Series 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以直接調(diào)用skew()方法來(lái)查看

df.iloc[:,1].skew()

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峰度

峰度（peakedness；kurtosis）又稱峰態(tài)系數(shù)。表征概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特征數(shù)。直觀看來(lái)，峰度反映了峰部的尖度。隨機(jī)變量的峰度計(jì)算方法為：隨機(jī)變量的四階中心矩與方差平方的比值。

峰度包括正態(tài)分布（峰度值=3），厚尾（峰度值>3），瘦尾（峰度值<3）。注意，個(gè)別的軟件會(huì)將峰度值減3，ArcGIS默認(rèn)正態(tài)分布的峰度為3。MS Excel的計(jì)算公式與上面略有不同。

Python代碼實(shí)現(xiàn)方法：

pandas的Series 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以直接調(diào)用kurt()方法來(lái)查看

df.iloc[:,1].kurt()

轉(zhuǎn)載地址：https://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/69360167

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的偏度(skewness)和峰度(kurtosis）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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