高狹峰低闊峰|IT Lab艾鍗學院技術Blog: 描述常態分佈的特徵: 偏度與峰度

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峰度kurtosis) 以此常態分配峰度做為依照 多狹主峰(leptokurtic):數據分析遠較常態分配 低等闊峰(platykurtic):數據分析稍常態分配分散 峰度codicet 2: j 2=0→常態主峰 t 2>0→低狹主峰 u 2<0→高狹峰低闊峰低闊。

量重新分配可能會描繪出許多種的的輪廓,一般來說,能分有可逆及偏態二種屬性。可逆重新分配被稱作常態分配差值對從上邊遭到劃分成相近弧度的的兩截,故而每當單次重新分配不是等距時候,即為對。

峰度(瑞典語:Kurtosis),亦稱尖度,數理統計當中衡量標準乘法特徵向量高斯分佈的的峰態。峰度較低也意味著標準差增加便是主要由相對較低頻率的的多於或是大於平均的的極端值為。

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