峰度系数可以度量数据离散程度吗

峰度是统计学中用于描述数据分布形态的一种指标。它主要用于衡量概率分布曲线在其平均值处的峰度，即数据分布的尖锐程度。峰度的计算公式如下：$$  ext{Kurtosis} = frac{frac{1}{n} sum_{i=1}^{n}(x_i - ar{x})^4}{(frac{1}{n} sum_{i=1}^{n}(x_i - ar{x})^2)^2} - 3 $$其中，$n$ 表示样本数量，$x_i$ 表示第 $i$ 个样本的取值，$ar{x}$ 表示所有样本的平均值。公式中的分子部分是数据的四阶中心矩，分母部分是数据的二阶中心矩的平方。峰度的值可以为正、负或零。当数据分布比正态分布更加尖峭时，峰度为正；当数据分布比正态分布更加平坦时，峰度为负；当数据分布与正态分布相似时，峰度为零。峰度的计算可以帮助我们更好地理解数据分布的形态和特征，从而更加准确地进行数据分析和建模。

1、集中趋势的测度（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值）。集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。2、离散程度测度（极差、内距、方差和标准差、离散系数）。离散程度是指通过随机地观测变量各个取值之间的差异程度，用来衡量风险大小的指标。3、偏态与峰度测度（偏态及其测度、峰度及其测度）。偏态是指非对称分布的偏斜状态。峰度又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。扩展资料：离散程度的测度意义1、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个观测个体之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心的指标对各个观测变量值代表性的高低。2、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映随机变量次数分布密度曲线的瘦俏或矮胖程度。集中趋势的测量方法取得集中趋势代表值的方法有两种：数值平均数和位置平均数。参考资料来源：百度百科-峰度参考资料来源：百度百科-偏态参考资料来源：百度百科-集中趋势

峰度用来表示数据的偏离程度，通常是作为一种判断正态性的指标。在正态分布情况下，峰度系数值是3。峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态

峰度不是刻画离散程度。偏度系数和峰度系数主要刻画的是分布形态，不是离散程度。数据分布形态包括左偏分布、右偏分布、正态分布，左偏分布：数据沿着x轴逐渐增大的趋势，坚持努力学习后每次的考试成绩、人类的死亡年龄、资产的变化情况。

spss峰度并输出计算步骤如下：1、打开spss软件并导入数据，选择“变量视图”。2、找到要计算峰度的变量，右键单击该变量名称，选择“描述性统计”。3、在“描述性统计”对话框中，勾选“峰度”选项，然后点击“确定”按钮。4、spss会生成一个新的输出窗口，在其中可以看到计算结果，其中峰度的数值会显示在“峰度”一栏。5、如果需要将峰度数值导出，可以在输出窗口中右键单击峰度数值，选择“复制”或“复制特定值”，然后将其粘贴到其他应用程序中，例如Excel或Word等。

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注意区分峰度（kurtosis）和超峰度（excess kurtosis）。峰度是不能为负的，超峰度可以为负。就峰度而言，正态分布的峰度为3，是通常比较的基准：k>3称高峰（leptokurtic）,k=3称平峰（mesokurtic），k<3称低峰（platykurtic）。由于人们通常习惯以0为基准进行比较，所以专门定义了超峰度，超峰度=峰度-3，根据定义，正态分布的超峰度=0。同样地，ek>0称高峰，ek=0称平峰，ek<0称低峰。希望对你有用

峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。这个统计量需要与正态分布相比较,峰度为0表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同;峰度大于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为陡峭,为尖顶峰;峰度小于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为平坦,为平顶峰。峰度的绝对值数值越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。偏度与峰度类似,它也是描述数据分布形态的统计量,其描述的是某总体取值分布的对称性。这个统计量同样需要与正态分布相比较,偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的偏斜程度相同;偏度大于0表示其数据分布形态与正态分布相比为正偏或右偏,即有一条长尾巴拖在右边,数据右端有较多的极端值;偏度小于0表示其数据分布形态与正态分布相比为负偏或左偏,即有一条长尾拖在左边,数据左端有较多的极端值。偏度的绝对值数值越大表示其分布形态的偏斜程度越大。

shuju=[ ]; % 读入数据x0dx0ajun_zhi = mean(shuju) % 求均值x0dx0abiao_zhun_cha=std(shuju) % 标准差x0dx0ax0dx0apian_du=skewness(shuju) % 偏度：>0 称为右偏态，<0，称为左偏态x0dx0ax0dx0afeng_du=kurtosis(shuju) % 峰度：用作衡量偏离正态分布的尺度之一

搜一下：简述总体方差样本方差偏态和峰度的区别

handbook上面关于Kurtosis的定义结论是，如果K>3,定义为平顶峰度，也就是肥尾。 但是网上似乎所有地方都是说，K<3的时候才是平顶、肥尾。拓展资料1、 峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。2、峰度以bk表示，Xi是样本测定值，Xbar是样本n次测定值的平均值，s为样本标准差。正态分布的峰度为3。以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若bk<3，则称分布具有不足的峰度，若bk>3，则称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。在实际应用中，通常将峰度值做减3处理，使得正态分布的峰度0。因此，在使用统计软件进行计算时，应注意该软件默认的峰度值计算公式。如Eviews默认的正态分布峰度为33、根据均值不等式，可以确定出峰度（系数）的取值范围：它的下限不会低于1，上限不会高于数据的个数。有一些典型分布的峰度（系数）值得特别关注。例如，正态分布的峰度（系数）为常数3，均匀分布的峰度（系数）为常数1.8。在统计实践中，我们经常把这两个典型的分布曲线作为评价样本数据序列分布性态的参照。设若先将数据标准化，则峰度（系数）相当于标准化数据序列的四阶中心矩。所以，在相同的标准差下，峰度系数越大，分布就有更多的极端值，那么其余值必然要更加集中在众数周围，其分布必然就更加陡峭。

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峰度和偏度是用来判断是服从正态分布的，这个可以这样考虑，如果服从正态分布，用均值，不服从用中位数，可以参考用哪种平均数。

判断正态分布的方法如下：一、正态性检验：偏度和峰度。1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。当偏度≈0时，可认为分布是对称的，服从正态分布；当偏度>0时，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；当偏度<0时，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；2、峰度（Kurtosis）：描述数据分布形态的陡缓程度。当峰度≈0时，可认为分布的峰态合适，服从正态分布（不胖不瘦）；当峰度>0时，分布的峰态陡峭（高尖）；当峰度<0时，分布的峰态平缓（矮胖）；3、SPSS操作方法。4、结果解读。二、正态性检验：图形判断。1、直方图：表示连续性变量的频数分布，可以用来考察是否服从正态分布选择“图形”下拉菜单中的“旧对话框”，选择“旧对话框”中的“直方图”；把变量“x2”放入变量框中，勾选“显示正态曲线”；2、P-P图和Q-Q图。（1）P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度，Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度，两者意义相似，都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。若数据服从正态分布，则数据点应与理论直线（即对角线）基本重合。（2）SPSS操作：选择“分析”下来菜单中的“描述统计”，及“描述统计”下的“P-P图”；选择变量，及勾选正态分布；生成如下图形。三、正态性检验：非参数检验方法。

峰度系数的概念: 峰度系数是用来反映频数分布曲线顶端尖峭或扁平程度的指标。有时两组数据的算术平均数、标准差和偏态系数都相同，但他们分布曲线顶端的高耸程度却不同。 峰度系数判断: 统计上是用四阶中心矩来测定峰度的。因为实验研究表明，偶阶中心矩的大小与图形分布的峰度有关。其中的二阶中心矩就是数据的方差，它在一定程度上可以反映分布的峰度，但有时方差相同的数据却有不同的峰度，因此就利用四阶中心矩来反映分布的尖峭程度。为了消除变量值水平和计量单位不同的影响，实际工作中是利用四阶中心矩与σ4的比值作为衡量峰度的指标，称为峰度系数。但是在SPSS中的计算公式是四阶中心矩与σ4的比值减去3后的值，这个值与0相比，如果为0，说明其峰度与正态分布相同。大于0，说明它是比正态分布要陡峭。 峰度系数是否可以为负？ 可以为负数 峰度系数（Kurtosis）用来度量数据在中心聚集程度。在正态分布情况下，峰度系数值是3（但是SPSS等软件中将正态分布峰度值定为0，是因为已经减去3，这样比较起来方便）。>3的峰度系数说明观察量更集中，有比正态分布更短的尾部；<3的峰度系数说明观测量不那么集中，有比正态分布更长的尾部，类似于矩形的均匀分布。峰度系数的标准误用来判断分布的正态性。峰度系数与其标准误的比值用来检验正态性。如果该比值绝对值大于2，将拒绝正态性。 在金融中，若某分布与正态分布有相同的方差，但是峰度系数大于3，则呈现“尖峰厚尾”形态，峰度更高，两段的尾部更厚，也就是极值更多的意思。 偏度系数（Skewness）用来度量分布是否对称。正态分布左右是对称的，偏度系数为0。较大的正值表明该分布具有右侧较长尾部。较大的负值表明有左侧较长尾部。偏度系数与其标准误的比值同样可以用来检验正态性。

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峰度陶瓷和冠珠瓷砖，哪个好？

峰度陶瓷是近几年来设计师圈子和年轻人家里装修选择率非常高的一个新一线瓷砖品牌，近几年很火，佛山那边产的，质量大大的好，花色做得很出色，平整度一流，虽然广告见到的不多，但是行内口碑评价都很大大的好的。

峰度陶瓷质量怎么样？是大品牌吗？这个峰度陶瓷是大品牌，人家是更加好的，就质量不好，价钱防滑，防摔，防震是比较实用的

峰度陶瓷啊，我上年才买过，那我分享一下吧，印象中峰度陶瓷是走中高端路线的，是一个全品类的一线陶瓷品牌，产品品质在行业内是中上水平，对比我看过的东鹏、鹰牌还是比较划算的，想了解更多可以百度一下。

这是一个专也做瓷砖彩雕背景墙的品牌在背景墙这方面的话可以算三线品牌按价格方面的定位

1、集中趋势的测度（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值）。集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。2、离散程度测度（极差、内距、方差和标准差、离散系数）。离散程度是指通过随机地观测变量各个取值之间的差异程度，用来衡量风险大小的指标。3、偏态与峰度测度（偏态及其测度、峰度及其测度）。偏态是指非对称分布的偏斜状态。峰度又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。扩展资料：离散程度的测度意义1、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个观测个体之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心的指标对各个观测变量值代表性的高低。2、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映随机变量次数分布密度曲线的瘦俏或矮胖程度。集中趋势的测量方法取得集中趋势代表值的方法有两种：数值平均数和位置平均数。参考资料来源：百度百科-峰度参考资料来源：百度百科-偏态参考资料来源：百度百科-集中趋势

峰度(peakedness;kurtosis)又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。

峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。峰度以bk表示，Xi是样本测定值，Xbar是样本n次测定值的平均值，s为样本标准差。正态分布的峰度为3。以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若bk<3，则称分布具有不足的峰度，若bk>3，则称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。

是。峰度和峰值是一个意思，峰度（peakedness；kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。

峰度以bk表示，Xi是样本测定值，Xbar是样本n次测定值的平均值，s为样本标准差。正态分布的峰度为3。以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若bk<3，则称分布具有不足的峰度，若bk>3，则称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。根据均值不等式，可以确定出峰度（系数）的取值范围：它的下限不会低于1，上限不会高于数据的个数。有一些典型分布的峰度（系数）值得特别关注。例如，正态分布的峰度（系数）为常数3，均匀分布的峰度（系数）为常数1.8。在统计实践中，我们经常把这两个典型的分布曲线作为评价样本数据序列分布性态的参照。设若先将数据标准化，则峰度（系数）相当于标准化数据序列的四阶中心矩。所以，在相同的标准差下，峰度系数越大，分布就有更多的极端值，那么其余值必然要更加集中在众数周围，其分布必然就更加陡峭。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于零，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。

峰度用来表示数据的偏离程度，通常是作为一种判断正态性的指标。在正态分布情况下，峰度系数值是3。峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态。具体可以查看SPSSAU的帮助手册。

正态分布的峰度（系数）为常数3，均匀分布的峰度（系数）为常数1.8。峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。 在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。峰度以bk表示，Xi是样本测定值，Xbar是样本n次测定值的平均值，s为样本标准差。正态分布的峰度为3。以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若bk<3，则称分布具有不足的峰度，若bk>3，则称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。根据均值不等式，可以确定出峰度（系数）的取值范围：它的下限不会低于1，上限不会高于数据的个数。有一些典型分布的峰度（系数）值得特别关注。例如，正态分布的峰度（系数）为常数3，均匀分布的峰度（系数）为常数1.8。在统计实践中，我们经常把这两个典型的分布曲线作为评价样本数据序列分布性态的参照。设若先将数据标准化，则峰度（系数）相当于标准化数据序列的四阶中心矩。所以，在相同的标准差下，峰度系数越大，分布就有更多的极端值，那么其余值必然要更加集中在众数周围，其分布必然就更加陡峭。

当峰度系数值等于零时次数分布曲线为：标准峰度。峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。

因为峰度系数（Kurtosis）被定义为变量的4阶中心矩除以方差的平方。先标准化为E(Z^4)，此时Z是标准正态分布。令X=Z^2，原式=E(X^2)=E(X)^2+D(X)。因为X其实是卡方1分布，原式=1+2=3。这样口算直观一些为什么峰度是整数3。峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。 在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。峰度以bk表示，Xi是样本测定值，Xbar是样本n次测定值的平均值，s为样本标准差。正态分布的峰度为3。以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若bk<3，则称分布具有不足的峰度，若bk>3，则称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。应用在实际应用中，通常将峰度值做减3处理，使得正态分布的峰度0。因此，在使用统计软件进行计算时，应注意该软件默认的峰度值计算公式。如Eviews默认的正态分布峰度为3。

。。。这个我不懂。。。

峰度系数可以为负。峰度表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。扩展资料：峰度以bk表示，Xi是样本测定值，Xbar是样本n次测定值的平均值，s为样本标准差。正态分布的峰度为3。以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若bk<3，则称分布具有不足的峰度，若bk>3，则称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。根据均值不等式，可以确定出峰度（系数）的取值范围：它的下限不会低于1，上限不会高于数据的个数。有一些典型分布的峰度（系数）值得特别关注。例如，正态分布的峰度（系数）为常数3，均匀分布的峰度（系数）为常数1.8。在统计实践中，我们经常把这两个典型的分布曲线作为评价样本数据序列分布性态的参照。

当峰度系数值等于零时次数分布曲线为：标准峰度。峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。 在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。峰度以bk表示，Xi是样本测定值，Xbar是样本n次测定值的平均值，s为样本标准差。正态分布的峰度为3。以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若bk<3，则称分布具有不足的峰度，若bk>3，则称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。根据均值不等式，可以确定出峰度（系数）的取值范围：它的下限不会低于1，上限不会高于数据的个数。有一些典型分布的峰度（系数）值得特别关注。例如，正态分布的峰度（系数）为常数3，均匀分布的峰度（系数）为常数1.8。在统计实践中，我们经常把这两个典型的分布曲线作为评价样本数据序列分布性态的参照。设若先将数据标准化，则峰度（系数）相当于标准化数据序列的四阶中心矩。所以，在相同的标准差下，峰度系数越大，分布就有更多的极端值，那么其余值必然要更加集中在众数周围，其分布必然就更加陡峭。

1、集中趋势的测度（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值）。集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。2、离散程度测度（极差、内距、方差和标准差、离散系数）。离散程度是指通过随机地观测变量各个取值之间的差异程度，用来衡量风险大小的指标。3、偏态与峰度测度（偏态及其测度、峰度及其测度）。偏态是指非对称分布的偏斜状态。峰度又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。扩展资料：离散程度的测度意义1、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个观测个体之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心的指标对各个观测变量值代表性的高低。2、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映随机变量次数分布密度曲线的瘦俏或矮胖程度。集中趋势的测量方法取得集中趋势代表值的方法有两种：数值平均数和位置平均数。参考资料来源：百度百科-峰度参考资料来源：百度百科-偏态参考资料来源：百度百科-集中趋势

shuju=[ ]; % 读入数据jun_zhi = mean(shuju) % 求均值biao_zhun_cha=std(shuju) % 标准差pian_du=skewness(shuju) % 偏度：>0 称为右偏态，<0，称为左偏态feng_du=kurtosis(shuju) % 峰度：用作衡量偏离正态分布的尺度之一

峰度瓷砖好。1、峰度瓷砖c性价比高，结实耐用，产品花色较多，是行业的知名品牌。2、科能瓷砖产品质量好，价格较高，设计款式多，知名度一般。

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峰度瓷砖胶质量还是挺不错的，贴出来的砖空鼓还是比较少的

1、集中趋势的测度（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值）。集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。2、离散程度测度（极差、内距、方差和标准差、离散系数）。离散程度是指通过随机地观测变量各个取值之间的差异程度，用来衡量风险大小的指标。3、偏态与峰度测度（偏态及其测度、峰度及其测度）。偏态是指非对称分布的偏斜状态。峰度又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。扩展资料：离散程度的测度意义1、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个观测个体之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心的指标对各个观测变量值代表性的高低。2、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映随机变量次数分布密度曲线的瘦俏或矮胖程度。集中趋势的测量方法取得集中趋势代表值的方法有两种：数值平均数和位置平均数。参考资料来源：百度百科-峰度参考资料来源：百度百科-偏态参考资料来源：百度百科-集中趋势

　　可以为负数。 　　峰度系数用来度量数据在中心聚集程度，在正态分布情况下，峰度系数值是0。正的峰度系数说明观察量更集中，有比正态分布更长的尾部。 　　负的峰度系数说明观测量不那么集中，有比正态分布更短的尾部，类似于矩形的均匀分布。 　　峰度系数的标准误用来判断分布的正态性。峰度系数与其标准误的比值用来检验正态性。如果该比值绝对值大于2，将拒绝正态性。

判断正态分布的方法如下：一、正态性检验：偏度和峰度。1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。当偏度≈0时，可认为分布是对称的，服从正态分布；当偏度>0时，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；当偏度<0时，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；2、峰度（Kurtosis）：描述数据分布形态的陡缓程度。当峰度≈0时，可认为分布的峰态合适，服从正态分布（不胖不瘦）；当峰度>0时，分布的峰态陡峭（高尖）；当峰度<0时，分布的峰态平缓（矮胖）；3、SPSS操作方法。4、结果解读。二、正态性检验：图形判断。1、直方图：表示连续性变量的频数分布，可以用来考察是否服从正态分布选择“图形”下拉菜单中的“旧对话框”，选择“旧对话框”中的“直方图”；把变量“x2”放入变量框中，勾选“显示正态曲线”；2、P-P图和Q-Q图。（1）P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度，Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度，两者意义相似，都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。若数据服从正态分布，则数据点应与理论直线（即对角线）基本重合。（2）SPSS操作：选择“分析”下来菜单中的“描述统计”，及“描述统计”下的“P-P图”；选择变量，及勾选正态分布；生成如下图形。三、正态性检验：非参数检验方法。

85吨。峰度陶瓷是一家集研发、生产、销售于一体的大型建陶企业，拥有两大生产基地，全面引进意大利大吨位压机，可达85吨重，这个重量可以使压机底盘更稳，不容易发生事故，并且有极强的工作效率，并且质量也很好。

内容导入 ： 大家好这里是每天分析一点点。本期介绍的是数据分析基础系列，主要给大家介绍描述性统计分析原理，包括中位数、众数、平均数、方差、标准差、离散系数、峰度峰度、离群值等的原理、概念以及应用。再结合区域工资水平，探讨峰度在离群效应分析中的应用。文章内容适合数据分析小白，内容深入浅出，案例贴合实际。欢迎大家关注。 概念介绍： 峰度的概念： 峰度又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于0，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。 峰度一般可表现为三种形态：尖顶峰度、平顶峰度和标准峰度。当变量值的次数在众数周围分布比较集中，使次数分布曲线比正态分布曲线顶峰更为隆起尖峭，称为尖顶峰度；当变量值的次数在众数周围分布较为分散，使次数分布曲线较正态分布曲线更为平缓，称为平顶峰度。 峰度的计算公式： 峰度计算为四阶中心距除以四阶标准差，所谓中心距，就是距离数据中心的距离，数据中心一般是值数据的平均值，因此中心距就是每个数减去平均数的和，然后求平均，四阶就是在这个基础上求四次方。四阶标准差就是标准差的四次方。 峰度的相关原理：  根据均值不等式，可以确定出峰度系数的取值范围：它的下限不会低于-2，上限不会高于数据的个数。有一些典型分布的峰度系数值得特别关注。例如，正态分布的峰度为常数0，均匀分布的峰度为常数-1.2。 峰度以K表示，以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度，若K<0，则称分布具有不足的峰度，若K>0，则称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。 峰度的特点：      峰度的特点：      正态分布的峰度为0。      以一般而言，正态分布为参照，峰度可以描述分布形态的陡缓程度；      若k<0，则称分布具有不足的峰度；      若k>0，则称分布具有过度的峰度。      峰度的应用： 1.  K>0，数据尖峰，数据集中在一个区域内，两侧存在离群值      2.  K<0，数据平峰，数据相对不集中，数据无离群值。      综合应用场景：  接下来我们#数据峰度： 某地区随机50人的平均工资为来看个实际的案例吧。 2589,2163,2126,3500,2268,1871,2050,1856,2572,1000,3932,2105,1652,2559,2741,1766,2705,2067,3800,2749，2020,6918,1350,1168,1245,1966,1080,915,1563,2307,2861,600,711,696,2261,3260,2219,2415,2877,2143，2564172,951,1683,888,2880,4000,3500,1000,1250。请分析该地区的收入是否存在离群值。  我们可以使用峰度来解释离群的效应，用python的计算过程如下。 #求平均数 income_mean=np.mean(income) #求中心距 center_dis=income-income_mean #求标准差 sigma=np.std(income) #求平均4阶中心距 center_dis4=sum(np.power(center_dis,4))/len(income) #求标准差的4次方 sigma4=np.power(sigma,4) #求数据峰度 kurtosis=center_dis4/sigma4-3 print(kurtosis)#数据峰度为：4.408 大于0，数据为尖峰。  根据峰度的原理，如果峰度大于0，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。因此，我们可以得出结论，该地区收入是存在离群值。但是，离群值是极大值还是极小值呢？我们有如何进行确定。这就要结合偏度系数进行判断。还记得吗？上期我们的偏度系数测量为1.424，右偏。因此，该收入数据存在离群值，并且是极大的离群值，会使平均数大于中位数大于众数。大部分人的收入在平均值以下，贫富差距巨大。 各位还没有看懂的朋友关注一下我们的微信公众号，那里的视频解释更加精彩。  本期分享到这里，我们会在每周持续更新，咱们下期再见，期待您的光临。  有什么建议，比如想了解的知识、内容中的问题、想要的资料、下次分享的内容、学习遇到的问题等，请在下方留言。如果喜欢请关注。

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不需要。因为峰度衡量实数随机变量概率分布的峰态。偏度是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。而区区体测并不需要统计学的知识。

峰度陶瓷是佛山的品牌，以服务好，质量优，价格实惠而闻名的，我自己也在用,业内知名度也挺高的，我做陶瓷的朋友说他是一线品牌，它家的瓷砖很漂亮,耐磨度好,表面不需要怎么去处理就很亮了,还很耐脏，这些百度都能找到。

#金融理财 #公募基金 #FOF 理财有风险，如何来查看基金的风险呢？分析基金风险常用的指标有最大回撤、波动性、峰度以及下行风险。 最大回撤 是指在基金分析周期内任选一个时间节点向后遍历，基金净值跌到低点时基金收益率回撤的最大幅度，衡量的是持有该基金的最大可能损失。最大回撤越小，基金最大可能的损失越小。 其中， 是时期 j 的单位净值， 是时期 i 的单位净值， 是回撤幅度的最大值。 波动性 是指在基金分析周期内基金收益率的标准差，衡量的是该基金的收益率的分散程度。波动性越小，基金的风险越小。 其中， 是时期 i 的收益率， 是分析周期内的平均收益率， 是分析周期内收益率的数量。 峰度 是指基金收益率的分布相对于正态分布的峰值程度和尾部厚度，衡量的是基金风险的分散程度。峰度值越小，基金的风险越分散。 其中， 是时期 i 的收益率， 是分析周期内的平均收益率， 是分析周期内收益率的数量， 是基金的波动性。 下行风险 是指低于设定阀值的收益率相对于该阀值的标准差，衡量的是基金低于某个阀值的风险。下行风险越小，基金下跌的风险越小。 其中， 是时期 i 的收益率， 是分析周期内设置的收益率阀值， 是分析周期内收益率的数量。 最大回撤衡量的是基金的最大损失，波动性衡量的是基金的风险大小，峰度衡量的是基金的风险分布，下行风险衡量的基金相对于阀值的风险大小。 免责声明 本文所有观点以及相关基金分析等，仅作为个人学习参考，不构成任何买卖操作建议，不保证任何收益。 理财有风险，投资需谨慎。 <小白学理财> <@soonfy>

1、首先是spss题项的峰度过高需要打开spss软件，将数据导入spss中，选择文件，再选择数据。2、其次是在弹出的窗口选择要导入的数据格式，随后选择数据路径与数据文件。3、最后是随后进入文本导入向导窗口，在这里需要依据导入的数据的实际情况加以配置即可恢复峰度正常标准。

一般自由度并不为n，是因为这n个样本之间有约束关系，约束方程的个数为a，则自由度为n一a，因为一般约束方程的个数等于未知参数的个数，也就是说自由度是n-未知参数的个数，正态分布的峰度为3，所以是n-3。

原理和正态曲线一样根据已知系数，构造出分布函数然后用插值法计算出对应的概率数据然后绘制折线图即可。统计上是用四阶中心矩来测定峰度的。因为实验研究表明，偶阶的大小与图形分布的峰度有关。其中的二阶中心矩就是数据的，它在一定程度上可以反映分布的峰度，但有时方差相同的数据却有不同的峰度，因此就利用四阶中心矩来反映分布的尖峭程度。为了消除变量值水平和计量单位不同的影响，实际工作中是利用四阶中心矩与σ4的比值作为峰度的指标，称为峰度。但是在SPSS中的是四阶中心矩与σ4的比值减去3后的值，这个值与0相比，如果为0说明其与相同。大于0，说明它是比正态分布要陡峭。前面回答的就是在EXCEL中实现的思路，只要知道了函数公式，就可用插值法计算并绘制曲线，和之前给的正态分布曲线的做法是完全一样的，只不过换掉一个函数公式而已，不需要再给实例了吧？