统计学 | 峰度系数与肥尾理解

最新推荐文章于 2024-08-18 14:05:32 发布

月公子

最新推荐文章于 2024-08-18 14:05:32 发布

阅读量9.9k

点赞数 1

分类专栏：统计文章标签：统计

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44878159/article/details/101563223

版权

峰度系数是衡量数据分布尖峰程度和尾部厚度的统计指标。大于0表示尖峰且肥尾，小于0则表示低峰且痩尾。常见误解认为峰度直接决定尖峰或扁平，实际上它影响的是尾部极端值出现的概率。正态分布为零峰度的典型例子，而正态分布之外，Laplace和Logistic分布具有正峰度（尖峰肥尾），均匀分布则具有负峰度（低峰痩尾）。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述峰度系数>0，尖峰（that is, a higher probability than a normally distributed variable of values near the mean)、肥尾（that is, a higher probability than a normally distributed variable of extreme values）
峰度系数<0，低峰（ a smaller “peak” around the mean）痩尾
国内课本上写的不对，不是直接导致尖峰扁平，而是导致肥尾痩尾。

肥尾一定尖峰吗? 不一定

尖峰=峰更高吗（more peaked?）不是，尖峰

Distributions with zero kurtosis are called mesokurtic, or mesokurtotic. 例子：正态分布，除了这个，其他分布很少
A distribution with positive kurtosis is called leptokurtic, or leptokurtotic.例子： Laplace distribution and the logistic distribution.
A distribution with negative kurtosis is called platykurtic, or platykurtotic. I例子：均匀分布

在这里插入图片描述这个图肥尾，但是峰值比正态要低