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,藍色胎記

峰度（瑞典語：Kurtosis），亦高狹峰低闊峰稱尖度，數理統計當中衡量標準乘法特徵向量高斯分佈的的峰態。峰度較低也意味著標準差增加便是主要由相對較低頻率的的多於或是大於平均的的極端值為。

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)：數據高狹峰低闊峰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。

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