高狹峰低闊峰|偏態與峰度【SPSS

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常態分配的的峰度統計數據數目做為零。若果峰度最大值遠大於零作為強狹山,峰度差值高於零則作為低等濶主峰。 在J字詞中曾,能夠並用moments工具包的的kurtosis)導數來求解峰度。即使須要換算峰度並且予以測驗,必須試圖用anscombeGeorgetest()。需注意的的

峰度就是所指數重新分配圖高狹或非低闊的的程度。罕見峰度英文名稱存有:差狹主峰、低等闊峰等等一般來說,假使這個高狹峰低闊峰頻次平均分配拋物線的的高度上比常態分配拋物線仍然較高尖,是因為強狹山重新分配假如橢圓的的高度比起常態分配拋物線仍然粗短可不是低等闊峰平均分配。

能見到偏態-0.234(負偏態) ,峰度做為1.471低等闊峰) 。 7. 協調灰階,會較判斷的的信息重新分配及常態分配曲態的的偏差,儘管預測樣本數據均值等為 65.25 ,能夠見到較多。

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