统计学知识补充

最新推荐文章于 2024-03-27 11:19:15 发布
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#统计学

本文介绍了统计学中的k阶中心动差，特别强调了原点动差、一阶动差（恒为0）、二阶动差（即方差）的概念。同时，探讨了偏度作为衡量数据分布对称性的指标，当偏度大于0时，数据呈现右偏；小于0时，呈现左偏。此外，解释了峰度如何反映数据分布的尖锐或平坦程度，峰度值大于3表示尖峰，小于3则表示扁平峰。这些概念对于理解数据分布特征和进行数据分析至关重要。

1.k阶中心动差：\Sigma(x_i-mean)^k/n 

原点动差：mean=0

一阶动差：恒等于0

二阶动差：即方差

2.偏度：反映随机分布的对称程度，计算方式：三阶动差/标准差的3次方；

当偏度大于0时，整体数据分布呈现右偏，如图带颜色的曲线(文字颜色对应的曲线）

当偏度小于0时，整体数据分布呈现左偏，如下图：

3.峰度：反映数据分布的扁平程度，计算方式：四阶动差/标准差的四次方

当峰度值<3时,呈现扁平峰

当峰度值>3时，呈现尖峰

统计学：偏度和峰度的概念与计算
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偏度 偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。定义上偏度是样本的三阶标准化矩。 偏度定义中包括正态分布（偏度=0），右偏分布（也叫正偏分布，其偏度>0），左偏分布（也叫负偏分布，其偏度<0）。 峰度 峰度（peakedness；kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。随机变量的峰度计算方法为：随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。 峰度包括.
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正态分布的应用——基于偏度系数解释发展水平
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内容导入： 大家好，这里是每天分析一点点。本期给大家介绍的是数据分析基础系列，主要给大家介绍描述性统计分析原理，介绍偏度的基本原理，包括偏度概念、作用、计算方式、判断标准、应用，再结合区域工资水平，探讨偏度在实际数据分析中的应用。文章内容适合数据分析小白，内容深入浅出，案例贴合实际。下期给大家介绍峰度系数，欢迎大家关注。 概念介绍： 偏度的概念： 偏度是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征，所谓非对称就是指左右的不一致。偏度(Skewness)亦称偏态、偏态系数。它是
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