偏度和峰度说明了什么(偏度和峰度说明了什么spss)

测度一组数据偏度和峰度的指标是什么？应如何应用

具体步骤在自然现象（以及现象）中，大量随机变量都服从或近似服从正态分布。作为极其重要自然现象的地质遥感学，其许多问题也都遵循正态分布规律。例如，某一地区某种地质体或地物各波段反射波谱、其两波段的比值、乃至整景ETM经主分量分析提取的异常主分量等，都近似地服从正态分布。因此概率论和数理统计中与正态随机变量相关的理论和概念在遥感蚀变信息提取中起着特别重要的作用。：数据输入——分析——描述统计——频率；然后导入变量,选偏度与峰度：偏度（Skewness）衡量了数据分布的不对称性，正偏表示数据向右偏离均值，负偏表示数据向左偏离均值。峰度（Kurtosis）衡量了数据分布的尖锐度，正峰表示数据比正态分布更尖锐，负峰表示数据比正态分布更平坦。择统计量按钮中你需要计算变量的均值、中位数、众数等.还需要画图,可以继续按提示进行.然后点击确定,会在新的窗口打开算得的结果.ok!

偏度和峰度说明了什么(偏度和峰度说明了什么spss)

偏度属于代数特征吗

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；

偏度不属于代数特征。

偏度属于统计特征之一，不属于代数特征。偏度（skewness）是统计学中用于反映数据分布偏斜方向和程度的指标，描述一个数据分布的不对称性。在概率统计中，偏度是用来衡量某个数据集的非对称程度，通常导致某个方向上的扭曲。

偏度（skewnes为了得到我们需要的100个身高和体重均为一列的数据，我们对矩阵做如下处理：s）也称为偏态、偏态系数，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。

表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。

正态分布的偏度为0，两侧尾部长度对称。若以bs表示偏度。bs<0称分布具有负偏离，也称左偏态，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；

而bs接近0则可认为分布是对称的。若知道分布有可能在偏度上偏离正态分布时，可用偏离来检验分布的正态性。右偏时一般算术平均数>中位数>众数，左偏时相反，即众数>中位数>平均数。正态分布三者相等。

偏度和峰度表中的区别

统计学问题:请问偏度和峰度两个指标只能用于评判钟型分布吗？u型和j型可以用这两个指标来评判吗？

峰度系数是否可以为负？

哇...没有统计数据，是吗？好好看一看这本书，然后……填空，帮你谈谈。两个变量之间的关系是强正号和强正号，这表明两个变量正朝着同一方向变化。因果关系表示相关系数大不能表示因果关系2标准误吗？5%95%的人自己看这本书

可以的，U型和i是可以用这两个评判标标准 定义为：准来评的

如何判断正态分布的分布是否有问题？

数据输入通常有两种方法，一种是在交互环境中直接输入，如果在统计中数据量比较大，这样作不太方便；另一种办法是先把数据写入一个纯文本数据文件data.txt中，数据列之间用空格和Tab键分割，之后以data.txt为文件名存放在某个子目录下，用Matlab中的load命令读入数据，具体做法是：

判断正态分布的方法如下：

1、偏度（Skewness得到数组（行列均可） 的频数表。它将区间 等分为 份（缺省时 为10）， 返回 个小区间的频数， 返回 个小区间的中点。）：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；

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。

（2）SPSS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。

正态分布3σ原则怎么用

正态分布的3σ原则是统计学中常用的规则，它指出在一个正态分布曲线上，约68%的数据落在均值加减一个标准之间，约95%的数据落在均值加减两个标准之间，约99.7%的数据落在均值加减三个标准之间。

正态分布3σ原则怎用法如下：

正态分布：也称为高斯分布，是一种对称的连续型概率分布。在正态分布中，数据以均值为中心，标准决定了数据的散布程度。σ（标准）：标准是衡量数据离散程度的指标，它表示数据与均值的平均偏大小。

正态分布与3σ原则的基本概念

3σ原则的解释与应用

68%原则：约有68%的数据落在均值加减一个标准之间。这意味着数据大致集中在均值附近，并且散布范围相对较小。

95%原则：约有95%的数据落在均值加减两个标准之间。这表明大部分数据集中在一个相对较宽的范围内，但仍然包含了一些异常值。99.7%原则：约有99.7%的数据落在均值加减三个标准之间。这意味着绝大多数数据集中在一个非常宽广的范围内，极少部分数据会远离均值。

使用3σ原则进行数据分析的步骤

收集数据：首先需要收集样本数据，并计算出均值和标准。判断是否符合正态分布：通过观察数据图表或使用统计方法（如偏度和峰度）来判断数据是否服从正态分布。

应用3σ原则：根据数据的分布情况，应用3σ原则来判定数据的分布区间，并识别异常值或异常情况。分析结果并采取措施：根据数据分析的结果，制定相应的策略、决策或调整，以优化业务流程或解决问题。

拓展知识：

中心极限定理：中心极限定理指出，当样本量足够大时，不论原始总体是什么分布，样本均值的分布都近似服从正态分布。这使得正态分布及其3σ原则在实际应用中具有广泛的适用性。

异常值处理：当遇到异常值时，需要进行进一步的调查和判断。异常值可能是由数据采集错误、测量误或极端情况等造成的。根据实际情况，在保留异常值或剔除异常值之间做出合理的决策。

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：

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 正偏数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边。

Skewness<0 负偏数值较大，为负偏或左偏。长尾巴拖在左边。

计算公概率密度函数 ：描述某个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。式：

Skewness=E[((x-E(x))/(\sqrt{D(x)}))^3]

峰度

它是和正态分布相比较的。

Kurtosis=0 与正态分布的陡缓在spss的Descriptives描述中有峰度系数和偏度系数， Sk=0，Ku=0时，分布呈正态，Sk>0时，分布呈正偏态，Sk<0时，分布呈负偏态，Ku>3时曲线比较陡峭，Ku<3时曲线比较平坦，Ku=3时正态曲线，当Ku在1.8以下时曲线呈U型分布。由此可判断本数据分布是否为正态分布。程度相同。

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.

简述总体方样本方偏态和峰度的区别

方 是标准的平方 。

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，峰度反映了尾部的厚度。

方样本方偏态是在概率论和统计方衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方（样本方）是各个数据分别与其平均数之的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方即偏离程度有着重要意义。

搜一下：简述总体方样本方偏态和上 分位数是下面常用的一个概念，其定义为：对于 ，使某分布函数 的 ，称为这个分布的上 分位数，记作 。峰度的区别

描述数据分布特征的统计量可分为哪两类？

偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。

数据分布特征可以从集中趋势、离中趋势及分布形态三个方面进行描述。

若 为相互的、服从标准正态分布 的随机变量，则它们的平方和 服从 分布，记作 ， 称为自由度，它的期望 ，方 。

1、平均指标是在反映总体的一般水平或分布的集中趋势的指标。测定集中趋势的平均指标有两类：位置平均数和数值平均数。位置平均数是根据变量值位置来确定的代表值，常用的有：众数、中位数。数值平均数就是均值，它是对总体中的所有数据计算的平均值，用以反映所有数据的一般水平，常用的有算术平均数、调和平均数、几何平均数和幂平均数。

2、变异指标是用来刻画总体分布的变异状况或离散程度的指标。测定离中趋势的指标有极、平均、四分位、方和标准、以及离散系数等。标准是方的平方根，即总体中各变量值与算术平均数的离平方的算术平方根。离散系数是根据各离散程度指标与其相应的算术平均数的比值。

3、矩、偏度和峰度是反映总体分布形态的指标。矩是用来反映数据分布的形态特征，也称为动。偏度反映指数据分布不对称的方向和程度。峰度反映是指数据分布图形的尖峭程度或峰凸程度。

什么是偏态分布，什么是偏度？

鉴于正态分布的随机变量在实际生活中如此地常见，记住下面 3 个数字是有用的：

偏态（或者偏度）就是次数分布的非对称程度，是测定一个次数分布的非对称程度的统计指标。相对于对称分布，偏态分布有两种：一种是左向偏态分布，简称左偏；另一种是右向偏态分布，简称右偏。

当实际分布为右偏时，测定出的偏度值为正值，因而右偏又称为正偏。当实际分布为左偏时，测定出的偏度值为负值，所以左偏被称为负偏。

如平均数大于众数，称为正偏态(itive信息需要定量描述，信息含量的多少，称为信息量。1948年美国工程师C.H.Shannon给出了信息量的数学公式[1]。对于信息源的整体信息量，Shannon定义为各信息符号信息量的平均信息量（或称信息熵），用S（X）表示：skewness)；相反，则称为负偏态(negativeskewness)。

衡量风险的三个测度：方、偏度和肥尾——香帅金融课108

【风险】【风险溢价】【方】【偏度】【肥尾（峰度）】

为了计算风险溢价，需要对风险进行量化，于是引入了三个测度：

生活中还有什么是服从正态分布的？

答：身高、体重、智商、成绩

问题：哪些典型的不符合正态分布？

联想 ：想到了“天之道损有余而补不足，人之道损不足而益有余。”这句话。自然的、天生的事物貌似大都符合正态分布，后| Skewness| 越大，分布形态偏移程度越大。天的，人为的事物，则似乎可以突破正太分布。

正态分布 ：正态随机变量服从的分布。

方 ：是在概率论和统计方衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方（样本方）是每个样本值与全体样本值的平均数之的平方值的平均数。

偏度 ：衡量实数随机变量概率分布的不对称性。偏度的值可以为正，可以为负或者甚至是无法定义。在数量上，偏度为负（负偏态）就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的右侧。偏度为正（正偏态）就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长，绝大多数的值（但不一定包括中位数）位于平均值的左侧。

峰度 ：衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方增大是由低频度的大于或小于平均值的极端值引起的。

标准 ：方开算术平方根，反映组内个体间的离对于正态分布N（μ，σ2），γ1=0，γ2=3，因此，当原假设或零假设（根据实际问题要求所提出的一个关于随机变量的一种论断，称为统计假设）H0为真时，对于用样本值（x1,x2……，xn）算出的观测值bs与bK应该分别接近0与3。散程度

离散程度 ：一个分布压缩和拉伸的程度。离散程度主要有方、标准和四分位距等。

概率论 ：研究概率及随机现象的数学分支，是研究随机性或不确定性等现象的数学。