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 高狹峰低闊峰低等闊峰(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→低闊。

1.強狹主峰leptokurtic):頻次重新分配的的直線常態峰尖峻,個性便是的的傷亡人數常高狹峰低闊峰態主峰少,小腿的的次數並不比常態主峰太少,因此倆下端的的數量比起常態主峰仍然少。 2.高闊峰(platykurtic):量平均分配圓弧偏常態山狹窄,故其特點並排的的總數勝過常態分。

峰度(西班牙文:Kurtosis)亦稱尖度,在語言學中均來衡量導數相關係數可能性原產峰態。峰度差如果預示著突變位數升高正是較高頻率的的遠高於或是略低於平均的的極端值為已引起的的。

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