偏度(skewness)和峰度(kurtosis)：
偏度能夠反應分布的對稱情況，右偏(也叫正偏)，在影象上表現為資料右邊脫了乙個長長的尾巴，這時大多數值分布在左側，有一小部分值分布在右側。
峰度反應的是影象的尖銳程度：峰度越大，表現在影象上面是中心點越尖銳。在相同方差的情況下，中間一大部分的值方差都很小，為了達到和正太分布方差相同的目的，必須有一些值離中心點越遠，所以這就是所說的「厚尾」，反應的是異常點增多這一現象。
偏度的定義：
樣本x的偏度為樣本的三階標準矩
偏度可以由三階原點矩來進行表示：
樣本偏度的計算方法：
乙個容量為n的資料，乙個典型的偏度計算方法如下：
其中$\bar x$為樣本的均值(和$\mu$的區別是，$\mu$是整體的均值，$\bar x$為樣本的均值)。s是樣本的標準差，$m_3$是樣本的3階中心距。
另外一種定義如下：
偏度和峰度
偏度這一指標，又稱偏斜係數 偏態係數，是用來幫助判斷資料序列的分布規律性的指標。在資料序列呈對稱分布 正態分佈 的狀態下，其均值 中位數和眾數重合。且在這三個數的兩側，其它所有的資料完全以對稱的方式左右分布。如果資料序列的分布不對稱，則均值 中位數和眾數必定分處不同的位置。這時，若以均值為參照點，則...
偏度和峰度
偏度 skewness 就是分布不對稱的程度。正態分佈是完全對稱的，所以正態分佈的偏度為零。但是現實中很多分布是不對稱的，有的偏向左邊，有的偏向右邊，所以就用偏度來衡量分布偏離的程度。偏度是離群值 outliers 導致的。離群值是那些正數中特別大或者負數中特別小的值，也就是絕對值特別大的值。從名字...
python函式求偏導 python 求偏導
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