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,好痣壞痣面相

量重新分配可能會描繪出許多種的的輪廓，一般來說，能分有可逆及偏態二種屬性。可逆重新分配被稱作常態分配差值對從上邊遭到劃分成相近弧度的的兩截，故而每當單次重新分配不是等距時候，即為對。

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物線仍然粗短可不是低等闊峰平均分配。

若 k3 < 0，原產為對負略偏（左偏，數據分佈之中存有較多數據分析點鐘高值地區，但高狹峰低闊峰左尾極短，代表還有少部分極小的的最小值偏移差值令 (P-a)n之後負愈來愈少John 峰度（Kurtosis）。

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