高狹峰低闊峰|峰度

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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。

峰度除正常的的常態主峰(橙色,也劃分高峽峰白色)較低闊峰(綠色)。依照Fischer度量峰度 = 0常態高狹峰低闊峰山,峰度 > 0為對高峽峰,峰度 < 0為對較高闊峰。 除非 ...

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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