一般通過偏度和峰度對資料分布形態進行分析，與正態分佈進行比較。
正態分佈的偏度和峰度都看做零。
實際分析中，如果遇到峰度、偏度不為零情況，即表明變數存在左偏右偏，或者高頂平頂一說。
偏度（skewness），是統計資料分布偏斜方向和程度的度量，是統計資料分布非對稱程度的數字特徵。
偏度也稱偏態、偏態係數。
表徵概率分布密度曲線相對於平均值不對稱程度的特徵數。
直**就是密度函式曲線尾部的相對長度。
偏度是三階中心距計算得到的。
pandas的呼叫方法為：
dataframe.skew(axis=none,
skipna=none,
level=none,
numeric_only=none,
**kwargs)
# axis 定義計算的軸
import pandas as pd
df = pd.dataframe()
df.skew(axis=0)
df.skew()
'''a 0.00000
b 0.37037
'''df['c'] = [4,5,6,7]
df.skew()
'''a 0.00000
b 0.37037
c 0.00000
dtype: float64
'''
峰度是四階標準矩計算得到的。
pandas的呼叫方法為：
dataframe.kurt(self,
axis=none,
skipna=none,
level=none,
numeric_only=none,
**kwargs)
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 匯入鳶尾花資料
iris = load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
df = pd.dataframe(x, columns=iris.feature_names)
# 視覺化
sns.pairplot(df)
# 偏度、峰度
正態分佈的峰度和偏度分別為 筆記 峰度 偏度
峰度 kurtosis 定義峰度又稱峰態係數，表徵概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特徵數，即是描述總體中所有取值分布形態陡緩程度的統計量。直 來，峰度反映了峰部的尖度。這個統計量需要與正態分佈相比較。公式定義上峰度是樣本的標準四階中心矩 standardized 4rd central mome...
統計學 偏度和峰度的概念與計算
偏度 skewness 是統計資料分布偏斜方向和程度的度量，是統計資料分布非對稱程度的數字特徵。定義上偏度是樣本的三階標準化矩。偏度定義中包括正態分佈 偏度 0 右偏分布 也叫正偏分布，其偏度 0 左偏分布 也叫負偏分布，其偏度 0 峰度 peakedness kurtosis 又稱峰態係數。表徵概...
機器學習（西瓜書）學習筆記2 假設空間和歸納偏好
首先，有兩個概念 歸納和演繹。簡言之，歸納就是特殊推一般，演繹就是一般推特殊。機器學習是從大量樣本訓練，再利用測試資料進行測試。很顯然，機器學習屬於歸納的過程，亦稱 歸納學習。以西瓜舉例，西瓜成熟與否和西瓜的色澤 根蒂 敲聲這三個屬性有關係，色澤的屬性值 烏黑 青綠。根蒂的屬性值 蜷縮 硬挺。敲聲的...