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我正在用 Python 创建一个朴素贝叶斯分类器，它能够根据一天的一些天气数据猜测它是哪一个月。

目前，均值和标准差用于对月份进行分类，但我认为添加偏度和峰度可能有助于提高准确性。

我目前正在使用 scipy.stats.norm.cdf 来计算机会，但我似乎无法在 Python 中找到任何考虑偏度和峰度的 cdf 函数。

我觉得我可能没有正确理解偏度和峰度。偏度和峰度对 cdf 函数有影响，因此我希望它们作为参数给出。

我对偏度、峰度和 cdf 函数的理解是否存在根本性错误？如果没有，那么我在哪里可以找到 Python 中考虑所有这些参数的 cdf 函数的实现？

我是在 xls 中使用统计函数的新手。给定一组数字，我可以使用 xls 中的 KURT 函数来计算峰度或偏度。

但我的要求是以另一种方式来做，比如对于给定的偏度或峰度，有没有办法生成随机数。关于如何做到这一点的任何指示。

该函数应以偏度或峰度值作为输入，并应生成 50 个随机数，其中 1 为最小值，100,000 为最大值。

如果 Excel 没有办法，我正在寻找 Python 中的建议。

你能帮我在Excel或Python中如何做到这一点吗？

我想在 golang 中获得数学统计的偏度和峰度。但是我在golang中找不到任何外部包。

我在 github 站点中找到了 JavaScript 的偏度函数。但是这个函数的值与 R 示例代码不同....

我还必须记住分布的偏度和峰度，这些都必须反映在模拟值中。

我的经验值是过去的股票收益（非标准正态分布）。

是否有现有的软件包可以为我做到这一点？我在网上看到的所有包裹都只有前两个时刻。

请告诉我如何计算偏度和峰度以及它们各自的标准误差和与之相关的置信区间（即偏度的 SE 和峰度的 SE）我找到了两个包

1) package: 'measure'只能计算偏度和峰度

2) package: ' rela' 可以计算偏度和峰度，但默认使用引导程序，在计算过程中没有命令将其关闭。

我正在尝试按年份对数据集进行分组，然后获取每年的峰度，以便我可以查看它在一年中是增加还是减少。聚合适用于均值（这很好，并产生我想要的数据），它似乎不适用于峰度。虽然一些在线文档建议它应该这样做，但当我使用软件中的帮助时获得的文档却没有，我的编译器也是如此。

我想这真的意味着有两个问题：

1) 是否有某些版本的 SPSS 可以使用？

2）如果没有，我可以用什么代替它会给我类似的结果？

谢谢你的时间。

编辑：我在这里有点不清楚：我想运行一个回归模型来查看它是否/每年增加多少，这意味着我需要某种方式来访问数据以进行回归，所以只需运行峰度函数不会让我得到我需要的数据。

所以我一直在玩 Julia，我发现计算概率分布峰度的函数在 Julia 和 MATLAB 之间的实现方式不同。

在 Julia 中，执行以下操作：

在 MATLAB 中执行：

这里发生了什么事？为什么两种语言之间的峰度不同？

Python 3.5 MATLAB 2013b

我有一个简单的数组。

MATLAB：

1.7

Python：

-1.3

为什么它显示不同的输出？

这是在 Python 中定义的正确方法吗？

我正在尝试编写 R 代码来生成非正态分布（即具有特定偏度和峰度的正态分布）。我希望此分布具有以下参数：均值 (0)、方差 (1)、偏度 (3) 和峰度 (11)。有没有可以做到这一点的包，我只需在其中指定值？

旁注：我读过 Fleishman 的幂法及其系数表（可在此处找到：https ://chandrakant721.wordpress.com/fleishmans-power-method-coefficient-table/ ），但未列出这些特定的偏度和峰度值并且（我推断）无法生成适当的系数。任何帮助表示赞赏。

Scipy（迄今为止，版本 0.19.1）统计函数模块（又名scipy.stats）包含scipy.stats.skew和scipy.stats.kurtosis的函数，用于计算数据集的偏度和峰度（分别为第 3 和第 4 统计矩）。此外，scipy.stats.describe调用这些函数。

偏度和峰度的定义可能会有所不同；因此，文献中没有对它们达成共识。那么，在 Scipy 中使用哪些数学表达式来定义上述两个函数的偏度和峰度以及它们的默认设置？