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statistics - 与 SPSS 和 MS excel 相关的统计峰度

我正在使用 SPSS 作为我的数据集的统计分析工具。我对峰度概念和 SPSS 和 excel 生成的概念很少有疑问。请更正以下理解并跟进问题：

  1. 峰度作为分布中平均值周围的平坦度或峰度（驼峰）的度量。就分布尾部而言，它告诉数据集相对于正态分布是重尾还是轻尾。

  2. 正态分布的峰度正好为 3（过度峰度正好为 0，即 kurt-3），也称为中峰分布。峰度高的分布其峰值大于中峰峰，称为细峰分布 峰度低的分布峰小于中峰峰，称为扁峰。

问题：

  1. 过度峰度是什么意思，使用它的意义是什么？我不清楚峰度与过度峰度之间的关系，除了过度峰度是峰度 3，因此我们将 0 作为基线。

  2. SPSS 工具生成“过度峰度”值还是简单的“峰度”值？换句话说，我们在 SPSS 中通常考虑什么基线来进行峰度测量和推理？是0还是3？在 SPSS 中，我的峰度为 1.16。因此，如果我将 3 视为基线，则 1.16 小于 3，因此我的分布可能是 platykurtic。但如果我将基线视为 0（过度峰态），那么 1.16 显然大于 0，因此我的分布可能是尖峰态。

  3. 它如何再次在excel中工作？excel公式内部计算峰度为（kurt - 3）还是简单的kurt？我的意思是如何在 MS excel 中推断结果（基线 3 或 0）？

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python - 计算数组中每个序列或区间的峰度

我有一个包含 1000（行）值的数组，我想按照数组的第一个值 0 到 999 的顺序为每 10 个值计算峰度。所以，最后，我会从列表中得到 100 个峰度值。然后我想把所有的峰度值放到一个列表中。变量无关紧要，只是我是Python新手，对它了解不多。感谢您的所有帮助。

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kurtosis - Estimate the probability density of a given value if it belongs to a highly peaked multivariate dataset with high kurtosis (>100)

I have a dataset that have multiple variables with each of them heavily centered around zero to form a high peak. The kurtosis of each variable is more than 100.

What I want to estimate is the probability density of any given value if it belongs to the dataset. The most accessible distribution function I found currently is the multivariant Gaussian distribution. However, since my dataset is not is a normal shape and I am worried that it is inaccurate estimate the probability density using this function.

Does anyone have any good suggestions on which function to use to for this purpose?

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r - 从分布函数估计矩

我有一个非正态分布函数，我想计算它的矩（均值、方差、偏度和峰度）。我知道的包是e1071计算moments离散值向量的矩。是否有一个包可以估计连续分布函数的矩？作为一个例子，假设我有这个分布：

现在我想计算：

在此处输入图像描述

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r - 如何扩展“摘要”功能以包括 sd、峰度和偏斜？

R 的summary函数在数据帧上运行得非常好，例如：

我想做的是修改函数，因此它还在“平均值”之后给出标准偏差、峰度和偏斜的条目。

最好的方法是什么？我对此进行了一些研究，并且使用方法添加函数对我不起作用：

以上只是忽略。我想我需要了解如何定义所有要返回的类。

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r - 使用循环找到 P(-1.5

我从 R 中的标准正态分布创建了一个大小为 n=20 的 iid 随机样本。我有一个 m=10^5 场景的蒙特卡罗模拟。我试图找出样本的过度峰度介于 -1.5 和 1.5 之间的概率。到目前为止，我有这个代码：

set.seed(1234)
n<-10
m<-10^5

samp

我从 R 中的标准正态分布创建了一个大小为 n=20 的 iid 随机样本。我有一个 m=10^5 场景的蒙特卡罗模拟。我试图找出样本的过度峰度介于 -1.5 和 1.5 之间的概率。到目前为止，我有这个代码：

但是，现在我想将样本大小更改为 n=10 和 n=200 之间的值范围，以显示随着样本大小的增加，更多值介于 -1.5 和 1.5 之间。所以我想在 10,20,30,40....200 处计算 Z(1.5)-Z(-1.5) （记住 m=10^5）（我最终用更大的样本量证明了这一点, 过度峰态趋向于零的标准正态) 我如何使用循环或不同的方法来做到这一点？任何建议，将不胜感激。

将此处的整个代码添加到您的 php 片段插件中，感谢@kacholo，它会像魅力一样工作

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python - 如何计算已分箱数据的峰度？

有谁知道如何使用 Python 单独从分箱数据计算分布的峰度？

我有一个分布的直方图，但没有原始数据。有两列；一个带有 bin 编号，一个带有计数编号。我需要计算分布的峰度。

如果我有原始数据，我可以使用 scipy 函数来计算峰度。我在本文档中看不到任何使用分箱数据进行计算的内容。 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.kurtosis.html

scipy 的 binned statistics 选项允许您计算 bin 内的峰度，但仅使用原始数据且仅在 bin 内。 https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/reference/generated/scipy.stats.binned_statistic.html

编辑：示例数据。我可以尝试从中重新采样以创建我自己的虚拟原始数据，但我每天要运行大约 140k 的这些数据，并且希望有一些内置的东西。

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postgresql - plpgsql 用于计算偏度和峰度的 Postgresql 函数

我正在搜索 Postgresql plpgsql 函数来计算“偏度”和“峰度”描述性统计函数，但我找不到任何函数。如果有人可以在这里分享这样的 plpgsql 函数，那就太好了。谢谢！

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r - 如何使用 R 中的 MASS 库包修复“找不到对象”？

我试图在 MASS 数据库中找到变量星系的偏度

我已经概述了偏度的公式，然后加载了 MASS 包，定义了星系数据集，但是由于偏度公式中未定义 n，因此出现错误。我不确定是否需要包含一个 n，因为我只希望我的样本量是星系中的所有结果。

我的代码是

myskewness(gal) 中的错误：找不到对象“n”

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r - R 使用同一个库给出的不同时刻

我R与库一起使用moments来生成一个小数据集并计算我的数据的四个初始时刻：

  1. 意思是
  2. 变化
  3. 偏度
  4. 峰态

代码如下所示。我为我的 PRNG 设置了一个随机种子，并使用正态分布生成 1000 个数据点。
然后，我以两种方式打印四个时刻。首先，我单独打印。然后，我使用all.moments方法打印它们。

输出如下所示。

人们可能会注意到，两种方法的偏度和峰度都是不同的。

我的问题是：为什么他们给出不同的结果？哪个结果是正确的？


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