Kurtosis
更多信息
- Kurtosis 测量在顶部和尾部的数据集中度,与在侧面的数据的集中度相比较.
- Kurtosis[…] 等价于 CentralMoment[…,4]/CentralMoment[…,2]2.
- 正态分布的峰度值 等于 3. 与正态分布的形状相比,我们有:
-
比正态分布更加扁平,扁峰的 与正态分布相似,常峰态的 比正态分布更加尖峰,尖峰态的 - Kurtosis[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}] 给出 {Kurtosis[{x1,x2,…}],Kurtosis[{y1,y2,…}],…}.
- Kurtosis 可处理数值和符号 data.
- data 可以有以下其他形式和解释:
-
Association 数值(键被忽略) » SparseArray 视为数组,当于 Normal[data] » QuantityArray 由量组成的数组 » WeightedData 加权均值,基于 EmpiricalDistribution » EventData 基于 SurvivalDistribution » TimeSeries, TemporalData, … 向量或数值组成的数组(忽略时间戳) » Image,Image3D RGB 通道的值或灰度的强度值 » Audio 所有通道的幅值 » DateObject, TimeObject 日期列表或时间列表 - 对于随机过程 proc,可计算时间 t 处切片分布 SliceDistribution[proc,t] 的峰度,即 β[t]=Kurtosis[SliceDistribution[proc,t]]. »
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (23)
基本用法 (7)
数组数据 (5)
矩阵的 Kurtosis 给出列的峰度:
当输入为 Association 时,Kurtosis 只作用于值:
可以像使用密集数组一样使用 SparseArray 数据:
求 QuantityArray 的峰度:
图像和音频数据 (2)
分布和过程 (4)
应用 (6)
正态分布具有 Kurtosis 值 3:
当 时,BinomialDistribution 的极限分布是正态分布:
定义均值为零、方差为单位值的 Pearson 分布,并且使用偏度和峰度进行参数化处理:
产生来自 ParetoDistribution 的随机样本:
判断具有匹配样本矩的矩的 PearsonDistribution 的类型:
属性和关系 (5)
从 CentralMoment 中可以计算数据的 Kurtosis:
一个分布的 Kurtosis 可以从 CentralMoment 中计算:
Kurtosis 的下界为1,表示为 :
正态分布的 Kurtosis 值为 3:
近似正态分布的 Kurtosis 值接近于 3:
可能存在的问题 (2)
对于 NormalDistribution,超额峰度将消失:
巧妙范例 (1)
对于 20、100 和 300 个样本,Kurtosis 估计值的分布:
文本
Wolfram Research (2007),Kurtosis,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/Kurtosis.html (更新于 2024 年).
CMS
Wolfram 语言. 2007. "Kurtosis." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/Kurtosis.html.
APA
Wolfram 语言. (2007). Kurtosis. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/Kurtosis.html 年