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→低闊。
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。
常態分配的的峰度統計數據數目做為零。若果峰度最大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
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