基本的介紹一些分布指標，稀疏性，缺失值和相關性。
分布指標： 主要就是兩個指標 ------- 偏度和峰度
,kurtosis
()兩個函式計算得到
偏度： 它用於衡量資料的偏倚程度，也就是資料的對稱程度。
skewness( insurance[，4:5] ) # 當其值在[-1,1]是認為沒有完全的偏移，絕對值大於1時，認為有顯著的偏移
# 小於-1時，有明顯的左偏趨勢，反之，亦然
峰度： 用於衡量分布形態的陡峭程度，值的大小代表其與正態分佈的差異程度，值越小，差異越小。
值很大，說明有較為陡峭的峰部，極可能存在異常值。
稀疏性：一種生成稀疏資料集的方法。
使用sparsematrix()生成 # dims是設定維度的方法
缺失性：
使用md.pattern()來得到需要觀測的值
# 54的意思代表用54個資料是完整的 最左邊的代表這樣的個數有多少個 最右邊的代表，它缺失的屬性個數
# 最下邊的代表缺失該屬性的個數 右下角為缺失個數的統計
使用cor( ) 實現起來很簡單，但是還有些細節問題要去更加的公升入，另外相關係數的絕對值高於0.75，我們就認為它們的相關係數很高，但是不是絕對的，要看具體的問題。
相關性的展示用plotcorr()這個函式。
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