Question

偏度和峰度与平均指标,变异指标有何区别

Answer 1

问：偏度和峰度与平均指标,变异指标有何区别

问：为什么要考察数据的偏度和峰度

答：亲亲，非常荣幸为您解答偏度和峰度与平均指标,变异指标的区别是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。定义上偏度是样本的三阶标准化矩。峰度又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。变异指标则说明总体各单位标志值差异程度的指标，常用的变异指标是标准差和标准差系数哦。

问：为什么要考察数据的偏度和峰度

答：亲亲，偏度和峰度是数据处理中常用的用来分析数据分布程度的指标，用来描述数据分布与正态分布的偏离程度哦。

问：假设检验和参数估计有什么相同点和不同点

答：亲亲，参数估计的本质是用样本统计量来估计总体的参数。统计量是样本场景名词，具有样本的含义，同样参数是总体场景名词，具有总体的含义。假设检验是根据样本统计量来检验对总体参数的先验假设是否成立。先验假设有很明确的主观目的，去对假设做证伪，常见的量化指标是P值。

问：还有一个问题，区间估计精度，和区间估计可靠性的名词解释

问：感谢老师我找不到这两个的名词解释

答：区间估计精度是置信区间的宽度，精度表达了未知参数估计值的范围，而可靠度表达了参数估计值落在精度区间内的可能xing，用置信度来衡量。精确xing指的是置信区间的宽度，而可靠xing指的是1-a的值。区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。可靠xing由置信水平和样本容量决定，样本容量越大越可靠。置信水平1-α取得越小，即α越大，则区间长度越小，说明估计区间越精确，不过可靠度越低。