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,鯉

常態分配的的峰度統計數據數目做為零。若果峰度最大高狹峰低闊峰值遠大於零作為強狹山，峰度差值高於零則作為低等濶主峰。在J字詞中曾，能夠並用moments工具包的的kurtosis)導數來求解峰度。即使須要換算峰度並且予以測驗，必須試圖用anscombeGeorgetest()。需注意的的

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。

能見到偏態-0.234(負偏態) ，峰度做為1.471低等闊峰) 。 7. 協調灰階，會較判斷的的信息重新分配及常態分配曲態的的偏差，儘管預測樣本數據均值等為 65.25 ，能夠見到較多。

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