r语言 偏度峰度

最新推荐文章于 2024-12-19 09:07:06 发布
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本文介绍了统计学中的两个重要概念——偏度和峰度。偏度用来衡量数据分布的对称性，而峰度则用于度量数据分布的尖峭程度。文中详细解释了如何通过偏度和峰度来理解数据分布的特点，并提供了在R语言中计算这些指标的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

偏度： 偏度用于衡量x的对称性。

          若偏度为负， 则x均值左侧的离散度比右侧强；

          若偏度为正， 则x均值左侧的离散度比右侧弱；

         对于正态分布(或严格对称分布)偏度等于0

峰度： 峰度用于度量x偏离某分布的情况，正态分布的峰度为3。

          当时间序列的曲线峰值比正态分布的高时，峰度大于3；

          当比正态分布的低时，峰度小于3

在r中没有直接函数可以调用，但是有两个包可以使用：moments、fBasics

这两个包区别是：峰度moments没有减3，fBasics减3

峰度偏度检验只能用moments，fBasics不行



skewness(x)    #  偏度系数 
anscombe.test(x)  # 偏度检验


kurtosis(x) # 峰度系数
agostino.test(x)  # 峰度检验


R语言使用moments包计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）实战：计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）、确定样本数据是否具有与正态分布匹配的偏度和峰度（假设检验）
data+scenario+science+insight
01-04 9205
R语言使用moments包计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）实战：计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）、确定样本数据是否具有与正态分布匹配的偏度和峰度（假设检验） 目录 R语言使用moments包计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）实战：计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）、确定样本数据是否具有与正态分布匹配的偏度和峰度（假设检验） #偏度和峰度 #仿真数据及可视化 #计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis
确定数据样本是否符合正态分布的偏度和峰度检验的R语言实现
HackWhisper的博客
08-11 1567
通过偏度检验、峰度检验以及正态性检验方法（如Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验），我们可以判断数据样本是否服从正态分布。在R语言中，通过使用相应的函数，我们可以方便地进行这些检验，并得到相应的统计结果。需要注意的是，样本量较小时，偏度和峰度检验可能不够准确。除了偏度和峰度检验，我们还可以使用更全面的正态性检验方法来确定数据样本是否符合正态分布。正态分布的峰度为3，在峰度小于3时数据分布比正态分布更为平坦，而峰度大于3时数据分布比正态分布更为尖锐。
在R和Python中求峰度和偏度
小不点的博客
03-10 1万+
文章目录一、 偏度1.1 计算公式1.2 自定义函数以及调用二、峰度2.1 计算公式2.2 自定义函数以及调用三、参考资料 一、 偏度 1.1 计算公式         k-阶中心矩为: uk=1n∑i=1n(xi−x‾)k u_k=\frac1n\sum^n_{i=1}{(x_i-\overline{
R语言统计学-数据描述统计量计算-平均数和分位数、极差和四分位差、方差和标准差、偏度系数和峰度系数、标准分数和极值标准化
2201_75539359的博客
04-25 3588
R语言数据描述统计量作业分享，平均数和分位数、极差和四分位差、方差和标准差、偏度系数和峰度系数、标准分数和极值标准化等，提供例题与R语言实现代码。
使用R语言确定样本数据是否具有与正态分布匹配的偏度和峰度
HackWhisper的博客
08-19 1119
在R语言中，我们可以使用一些函数来计算样本数据的偏度和峰度，并与正态分布进行比较。总结起来，本文介绍了如何使用R语言来计算样本数据的偏度和峰度，并将其与正态分布的理论值进行比较。请注意，根据样本数据的大小和特性，偏度和峰度的理论值可能会有所不同。接下来，我们可以将样本数据的偏度和峰度与正态分布的理论值进行比较。根据以上代码，我们将样本数据的偏度和峰度与正态分布的理论值进行了比较，并输出相应的匹配结果。使用R语言确定样本数据是否具有与正态分布匹配的偏度和峰度。运行以上代码，将会输出样本数据的偏度和峰度的值。
R语言如何计算向量数据或者dataframe数据列的偏度？
sdgfbhgfj的博客
03-25 647
R语言如何计算向量数据或者dataframe数据列的偏度？
R语言使用moments包计算偏度和峰度实战：计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）、确定样本数据是否具有与正态分布匹配的偏度和峰度（假设检验）
最新发布
statistics+insight+vista+power
12-19 142
R语言使用moments包计算偏度和峰度实战：计算偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）、确定样本数据是否具有与正态分布匹配的偏度和峰度（假设检验）
R语言偏度峰度正态检验
01-01
以下是R语言进行偏度峰度正态检验的示例代码： ```R # 安装并加载moments包 install.packages("moments") library(moments) # 偏度计算 skew (data) # 峰度计算 kurt (data) # 正态性检验 result (data) # 输出...
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data_show<-function(x) { n<-length(x) m<-mean(x) v<-var(x) s<-sd(x) me<-median(x) cv<-100*s/m css<-sum((x-m)^2) uss<-sum(x^2) ...
R语言：基本统计分析
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06-08 2084
此为本人学习笔记，不具备参考价值，禁止任何形式的传播 偏度skewness：偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。当分布左右对称时，偏度系数为0。当偏度系数大于0时，即重尾在右侧时，该分布为右偏。当偏度系数小于0时，即重尾在左侧时，该分布左偏。 峰度（peakedness；kurtosis）：峰度用于度量x偏离某分布的情况，正态分布的峰度为3。 当时间序列的曲线峰值比正态分布的高时，峰度大...
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1.某超市为研究不同类型饮料的市场销售情况，随机地调取了50名顾客购买饮料的数据，其性别以及购买饮料的类型如表所示。试计算购买人群（男、女）以及不同种类饮料的频数。 顾客性别及购买的饮料类型 性别 饮料类型 女 碳酸饮料 男 绿茶 ...
R语言笔记 自定义峰度 和 偏度 函数
weixin_34332905的博客
04-07 3531
> mtcars<- function(x,na.omit=FALSE){+ if(na.omit)+ x<-x[!is.na(x)]+ m<-mean(x)+ n<-length(x)+ s<-sd(x)+ skew<-sum((x-m)^3/s^3)/n+ kurt<-sum((x-m)^4/s^4)/n-3+ return...
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08-30 4252
可参考：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1569732797373513&amp;wfr=spider&amp;for=pc  
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在面对大规模数据时，对数据预处理，获取基本信息是十分必要的。今天分享的就是数据预处理的一些东西。 一、获取重要数据           在导入大规模数据时，我们通常需要知道数据中的关键内容：最值，均值，离差，分位数，原点矩，离差，方差等。在R中常用的函数与作用整理如下： 统计函数 作用 Max 返回数据的最大值 Min
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weixin_36433147的博客
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第一部分：偏度（Skewness）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。在定义上，偏度是样本的三阶标准化矩：偏度定义中包括右偏分布（也叫正偏分布，其偏度>0），正态分布（偏度=0），左偏分布（也叫负偏分布，其偏度<0）,如下图所示：用R语言基本函数可以实现：​d <- c(1,2,3,5) #将a去除NA值 mean((...
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weixin_30916125的博客
05-20 793
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R语言 Shapiro-Wilk检验
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分布检验方法比较 ²  图示法相对于其他方法而言，比较直观，方法简单，从图中可以直接判断，无需计算，但这种方法效率不是很高，它所提供的信息只是正态性检验的重要补充。 ²  经常使用的拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验的检验功效较低，在许多计算机软件的Kolmogorov-Smirnov检验无论是大小样本都用大样本近似的公式，很不精准，一般使用Shapiro-Wilk
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