高狹峰低闊峰|IT Lab艾鍗學院技術Blog: 描述常態分佈的特徵: 偏度與峰度,吉客來

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高狹峰低闊峰物線仍然粗短可不是低等闊峰平均分配。

峰度kurtosis) 以此常態分配峰度做為依照 多狹主峰(leptokurtic)：數據分析遠較常態分配 低等闊峰(platykurtic)：高狹峰低闊峰數據分析稍常態分配分散 峰度codicet 2： j 2=0→常態主峰 t 2>0→低狹主峰 u 2<0→低闊。

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高狹峰低闊峰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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