高狹峰低闊峰|偏態與峰度【SPSS,扭轉劣勢

常態分配的的峰度統計數據數目做為零。若果峰度最大值遠大於零作為強狹山，峰度差值高於零則作為低等濶主峰。 在J字詞中曾，能夠並用moments工具包的的kurtosis)導數來求解峰度。即使須要換算峰度並且予以測驗，必須試圖用anscombeGeorgetest()。需注意的的

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。

若 k3 < 0，原產為對負略偏（左偏，數據分佈之中存有較多數據分析點鐘高值地區，但左尾極短，代表還高狹峰低闊峰有少部分極小的的最小值偏移差值令 (P-a)n之後負愈來愈少John 峰度（Kurtosis）。

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現階段寫作的的便是廣度座談會高狹峰低闊峰的的第十四52話

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