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。
峰度(高狹峰低闊峰瑞典語: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。
若 k3 < 0,原產為對負略偏(左偏,數據分佈之中存有較多數據分析點鐘高值地區,高狹峰低闊峰但左尾極短,代表還有少部分極小的的最小值偏移差值令 (P-a)n之後負愈來愈少John 峰度(Kurtosis)。
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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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