偏度和峰度是什么意思?
偏度(skewness)和峰度(kurtosis)通常用于描述概率分布的特征。它们的计算公式如下:
偏度:
$ S = \frac{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(X_i - \bar{X})^3}{\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(X_i - \bar{X})^2}^3} $
其中,$n$ 为样本大小,$X_i$ 表示第 $i$ 个样本的数值,$\bar{X}$ 表示样本的平均值。
当 $S$ 的值为 0 时,表示数据呈对称分布;当 $S$ 的值为正数时,表示数据比平均值偏向右侧(即右偏);当 $S$ 的值为负数时,表示数据比平均值偏向左侧(即左偏)。
峰度:
$ K = \frac{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(X_i - \bar{X})^4}{\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(X_i - \bar{X})^2}^4} - 3 $
当 $K$ 的值为 0 时,表示数据分布为正态分布;当 $K$ 的值大于 0 时,表示数据分布的峰度较高,分布会更加集中;当 $K$ 的值小于 0 时,表示数据分布的峰度较低,分布会更加平坦。
需要注意的是,偏度和峰度的计算公式存在一些变形和拓展,不同的文献或软件可能会有所不同,需要根据具体情况进行选择。
2024-06-06 广告