计算偏度Skewness与峰度kurtosis的python程序——简单

最新推荐文章于 2024-10-16 13:46:01 发布

韩醇

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分类专栏：机器学习——邹博_视频学习文章标签： python 统计学

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013649834/article/details/51527552

本文介绍了如何使用Python进行偏度Skewness和峰度Kurtosis的计算，这两个统计量分别衡量数据分布的不对称性和尖峰程度。通过三阶中心距除以标准差的三次方得到偏度，四阶中心矩除以方差的平方再减去三来获得峰度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

偏度和峰度都是统计量
偏度Skewness(三阶) ——三阶中心距除以标准差的三次方

峰度Kurtosis (四阶) —— 概率密度在均值处峰值高低的特征，常定义四阶中心矩除以方差的平方，减去三；

import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np

def calc(data):
    n = len(data)
    niu = 0.0
    niu2 = 0.0
    niu3 = 0.0
    for a in data:
        niu += a
        niu2 += a**2
        niu3 += a**3
    niu/= n   #这是求E(X)
    niu2 /= n