峰度系数的介绍

1. 峰度系数的介绍

峰度的概念：峰度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。

2. 偏度和峰度的取值范围

偏度和峰度的取值范围如下：
峰度的取值范围为[1,+∞),完全服从正态分布的数据的峰度值为 3,峰度值越大,概率分布图越高尖,峰度值越小,越矮胖。 偏度: 偏度是衡量随机变量的概率分布偏离正态分布的程度 尾巴在右边的概率分布是正偏态分布,尾巴在左边的概率分布是负偏态分布。

偏度的取值范围为(-∞,+∞) 当偏度0时,概率分布图右偏。
峰度的作用：
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。
偏度的作用：
1.对于正态分布，其偏度为0，两侧尾部长度对称。此时平均数=中位数=平均数。

2.若分布的偏度小于0，则说明该分布具有负偏离，即左偏态，此时数据位于均值左边的比位于右边的少，直观表现为左边的尾部相对于与右边的尾部要长，因为有少数变量值很小，使曲线左侧尾部拖得很长。分布左偏时众数>中位数>平均数。
3.若分布的偏度大于0，即右偏态，此时数据位于均值右边的比位于左边的少，直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长，因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长。分布右偏时平均数>中位数>众数。

3. 峰度系数的公式

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。

4. 什么是峰度和偏度

表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。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。
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。

扩展资料：
计算
偏度是利用3阶矩定义的，偏度的计算公式为：

公式中，Sₖ——偏度；μ₃——3阶中心矩；σ——标准差。
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。
参考资料来源：百度百科-峰度
参考资料来源：百度百科-偏度

5. 什么是峰度和偏度

表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。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。
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。
扩展资料：
计算
偏度是利用3阶矩定义的，偏度的计算公式为：
公式中，Sₖ——偏度；μ₃——3阶中心矩；σ——标准差。
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。
参考资料来源：百度百科-峰度
参考资料来源：百度百科-偏度

6. 什么是峰度和偏度

表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。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。
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。

扩展资料：
计算
偏度是利用3阶矩定义的，偏度的计算公式为：

公式中，Sₖ——偏度；μ₃——3阶中心矩；σ——标准差。
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。
参考资料来源：百度百科-峰度
参考资料来源：百度百科-偏度

7. 如何理顺正态分布检验结果与峰度系数，偏度系数之间的关系

偏度：

偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。
如果是正太分布的话.偏度是 三阶中心距,值为0.
,Skewness=0     分布形态与正态分布偏度相同
Skewness>0     正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边。
Skewness<0     负偏差数值较大，为负偏或左偏。长尾巴拖在左边。
计算公式：
Skewness=E[((x-E(x))/(\sqrt{D(x)}))^3] 
| Skewness| 越大，分布形态偏移程度越大。

峰度
峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。
它是和正态分布相比较的。
Kurtosis=0       与正态分布的陡缓程度相同。
Kurtosis>0       比正态分布的高峰更加陡峭——尖顶峰
Kurtosis<0       比正态分布的高峰来得——平顶峰
计算公式：
Kurtosis=E[ ( (x-E(x))/ (\sqrt(D(x)))   )^4 ]-3   四阶中心距-3.
如果是正态分布,那么偏度,峰度均为0.

8. 偏态和峰度是如何测度的？不同的偏态系数和峰度系数对应什么形态的数据分布

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？