精华内容
下载资源
问答
  • 论文研究-多维条件方差偏度峰度建模.pdf, 为了考察多个市场或多个金融资产之间的高阶矩风险度量问题,有效地捕获收益率时间序列高阶矩动态特征,在考虑当前预期和波动性...
  • 正态分布数据检验-偏度峰度检验法

    千次阅读 2019-09-26 18:37:49
    正态分布数据检验-偏度峰度检验法 正态数据偏度峰度检验法 置信度:1-alpha数据样本数:nsig1=sqrt(6.0*(n-2)/(n+1)/(n+3));sig2=sqrt(24.0*n*(n-2)*(n-3)/(n+1)/(n+1)/(n+3)/(n+5));mu2=3.0-6.0/(n+1);样本中心...

    正态分布数据检验-偏度峰度检验法

     


    正态数据偏度峰度检验法

    置信度:1-alpha
    数据样本数:n
    sig1=sqrt(6.0*(n-2)/(n+1)/(n+3));
    sig2=sqrt(24.0*n*(n-2)*(n-3)/(n+1)/(n+1)/(n+3)/(n+5));
    mu2=3.0-6.0/(n+1);
    样本中心矩
    B2=A2-A1*A1;
    B3=A3-3.0*A2*A1+2.0*A1*A1*A1;
    B4=A4-4.0*A3*A1+6.0*A2*A1*A1-3.0*A1*A1*A1*A1;
    Ak为k阶样本矩 sum(xi^k)/n

    样本偏度和峰度:
    g1=B3/(B2)^(3/2)
    g2=B4/B2/B2;
    u1=g1/sig1;
    u2=(g2-mu2)/sig2;

    H0为真,n充分大时 u1、u2标准正态分布

    拒绝域 fabs(u1)>=z(1.0-alpha/4.0) and fabs(u2)>=z(1.0-alpha/4.0);
    要求n>=100;

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/JkReader/p/4355424.html

    展开全文
  • r语言 偏度峰度

    万次阅读 2017-10-14 13:45:42
     对于正态分布(或严格对称分布)偏度等于0峰度: 峰度用于度量x偏离某分布的情况,正态分布的峰度为3。 当时间序列的曲线峰值比正态分布的高时,峰度大于3; 当比正态分布的低时,峰度小于3在...

    偏度: 偏度用于衡量x的对称性。

              若偏度为负, 则x均值左侧的离散度比右侧强;

              若偏度为正, 则x均值左侧的离散度比右侧弱;

             对于正态分布(或严格对称分布)偏度等于0

    峰度: 峰度用于度量x偏离某分布的情况,正态分布的峰度为3。

              当时间序列的曲线峰值比正态分布的高时,峰度大于3;

              当比正态分布的低时,峰度小于3

    在r中没有直接函数可以调用,但是有两个包可以使用:moments、fBasics

    这两个包区别是:峰度moments没有减3,fBasics减3

    峰度偏度检验只能用moments,fBasics不行



    skewness(x)    #  偏度系数 
    anscombe.test(x)  # 偏度检验


    kurtosis(x) # 峰度系数
    agostino.test(x)  # 峰度检验


    展开全文
  • 在计算一个样本的偏度峰度时,对于一般的数组类型,要用到统计分析工具包 scipy,对于 pandas 中的数据类型,可以调用 pandas 自带的计算偏度峰度的函数。 >> > import scipy . stats as st >> > a = ...

    python 来做统计分析时一般使用 scipy 中的 stats。 numpy 也能生成一定概率分布的随机数,但如果需要更具体的概率密度,累积概率等,就用用到 scipy.stats 了,感觉它类似 java 中的 ssj 包。下面简单总结一些它的功能。

    1. 正态分布 norm

    默认的正态分布为标准正态分布,
    方法:
    pdf 概率密度
    cdf 累积概率
    ppf 百分比(累积概率的反函数)

    例如

    (1) 标准正态分布累计分布到零的概率

    import scipy.stats as st
    
    st.norm.cdf(0)
    

    输出:0.5

    (2) 均值为 3, 标准差为1,累计分布到 3 的概率

    st.norm(3,1).cdf(3)
    

    st.norm.cdf(3,3,1)
    

    输出:0.5

    (3) 均值为 3, 标准差为 1, 累计概率为 0.5 的反函数值

    st.norm.ppf(0.5,3,1)
    

    输出:3.0

    2. 计算偏度和峰度

    在计算一个样本的偏度或峰度时,对于一般的数组类型,要用到统计分析工具包 scipy,对于 pandas 中的数据类型,可以调用 pandas 自带的计算偏度或峰度的函数。

    >>> import scipy.stats as st
    >>> a = [89, 23, 45, 18]
    
    >>> st.skew(a) # 计算偏度
    0.7565543738808015
    
    >>> st.kurtosis(a) # 计算峰度
    -1.0489580648783101
    

    需要注意的是,pandas 计算峰度时需要至少 4 个数据。

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> df = pd.DataFrame(np.array([[85, 68, 90], [82, 63, 88], [84, 90, 78]]), columns=['统计学', '高数', '英语'], index=['张三', '李四', '王五'])
    >>> df
        统计学  高数  英语
    张三   85  68  90
    李四   82  63  88
    王五   84  90  78
    
    >>> df.iloc[1, :].skew() # 计算第二行的偏度
    -1.3294040702410526
    
    >>> df.skew(axis = 0) # 计算所有列的偏度
    统计学   -0.935220
    高数     1.498959
    英语    -1.545393
    dtype: float64
    
    >>> df.skew(axis = 1) # 计算所有行的偏度
    张三   -1.373033
    李四   -1.329404
    王五    0.000000
    dtype: float64
    
    >>> df1 = pd.DataFrame(np.array([[85, 68, 90, 65], [82, 63, 88, 83], [84, 90, 78, 90], [72, 68, 91, 84]]), columns=['统计学', '高数', '英语', '计算机'], index=['张三', '李四', '王五', '马六'])
    >>> df1
        统计学  高数  英语  计算机
    张三   85  68  90   65
    李四   82  63  88   83
    王五   84  90  78   90
    马六   72  68  91   84
    
    >>> df1.kurt(axis = 0) # 计算 df1 所有列的偏度
    统计学    3.090874
    高数     3.365664
    英语     3.090874
    计算机    2.769386
    dtype: float64
    
    >>> df1.iloc[:, 2].kurt() #计算 df1 第 3 列的偏度
    3.090874188966101
    
    展开全文
  •   本文所述数据经典统计学分析包括计算数据的极值、平均值、中位数、标准差、方差、变异系数、偏度峰度等常用统计学指标。   首先,打开SPSS软件。   第一步需要将数据导入SPSS中。选择“文件”,然后选择...

      本文所述数据经典统计学分析包括计算数据的极值、平均值、中位数、标准差、方差、变异系数、偏度与峰度等常用统计学指标。

      首先,打开SPSS软件。

      第一步需要将数据导入SPSS中。选择“文件”,然后选择“数据”。

    在这里插入图片描述

      在弹出的窗口选择要导入的数据格式,随后选择数据路径与数据文件,最后点击“打开”。本文所用数据为.csv格式,因此选择文件类型为CSV(*.csv)

    在这里插入图片描述

      随后进入“文本导入向导”窗口。在这里需要依据导入的数据的实际情况加以配置。

    在这里插入图片描述

      例如,本文所用.csv数据的第一行为列名称,因此下图中变量名行就是第1行。

    在这里插入图片描述

      从而数据个案开始的行就是第2行。

    在这里插入图片描述

      全部配置完成后,点击“完成”即可。此时数据已经全部导入SPSS。

    在这里插入图片描述

      随后,选择“分析”,并在“比较平均值”中选择“平均值”。

    在这里插入图片描述

      首先将需要计算统计学指标的变量放入因变量列表。

    在这里插入图片描述

      随后,选择“选项”,将需要计算的项目放入“单元格统计”一栏。

    在这里插入图片描述

      点击“继续”,再点击“确定”即可。此时结果将显示在输出文档中。

    在这里插入图片描述

      此外,同样的统计指标计算,还可以通过“分析”→“描述统计”中选择“描述”加以实现。

    在这里插入图片描述

      结果如下图:

    在这里插入图片描述

      最后需要注意,目前SPSS暂时不能直接求取变异系数。我们可以通过以上方法计算出数据的标准差与平均值后,直接自行计算变异系数:变异系数等于标准差除以平均值

    欢迎关注CSDN/公众号/知乎:疯狂学习GIS
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 文章目录数字特征离散/连续均值离散/连续方差随机向量,协方差,相关系数(线性关系)矩 偏度 峰度多维均值 多维协方差 运算性质 条件数学期望随机个 随机向量的和 正态中的条件期望是线性函数 数字特征 离散/连续...
  • 包括变量说明和利用平均数、方差、偏度峰度等基本统计量进行解读的思路。 一、数据报告 一般来说一份数据报告要包含研究目的、描述性分析、特征工程、建模分析、模型检验、模型对比的过程,最后需要加上最重要的结论...
  • 偏度峰度描述什么数据科学,机器学习(Data Science, Machine Learning) In this article, we will go through two of the important concepts in descriptive statistics — Skewness and Kurtosis. At the end of...
  • 偏度 峰度 统计分析 偏度峰度检验法计算器
  • spss偏度峰度

    万次阅读 2019-04-13 09:43:16
    偏度峰度 主要是来看分布是否对称和集中趋势高低等特征。 偏度 反映频数分布偏态方向和程度的测度。方向上来看,偏度分为左偏度和右偏度峰度 指的是频数分布曲线的高峰的形态。也就是反映曲线的尖削程度的测度...
  • 偏度峰度

    2021-03-03 20:21:52
    偏度峰度 偏度(skewness) 数据分布的的不对称性称为偏态。偏态是指数据分布的偏斜方向和程度。偏度,通常分为右偏(正偏)和左偏(负偏)两种。它们是以对称分布为标准相比较而言的。 在对称分布的情况下,平均...
  • spss偏度峰度

    千次阅读 2019-05-24 12:32:07
    spss中偏度峰度都与0比较,统计学中其他地方峰度可能与3比较
  • 偏度峰度

    2019-11-26 11:05:11
    偏度(skewness),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。定义上偏度是样本的三阶标准化矩。 偏度定义中包括正态分布(偏度=0),右偏分布(也叫正偏分布,其偏度>0),左...
  • 偏度峰度的计算

    万次阅读 2018-11-19 17:25:58
    偏度(skewness)和峰度(kurtosis): 偏度的定义: 样本偏度的计算方法: 峰度的定义: 样本的峰度计算方法: python使用pandas来计算偏度峰度 正文 偏度(skewness)和峰度(kurtosis):  偏度能够反应分布的...
  • 如果我们在实操中,算到偏度峰度不为0,即表明变量存在左偏右偏,或者是高顶平顶这么一说。 一.偏度(Skewness) Definition:是描述数据分布形态的统计量,其描述的是某总体取值分布的对称性,简单来说就是数据的不...
  • 偏度峰度能够较好地表达高光谱图像的非高斯性,突出目标、纹理等异常信息,很好地应用于波段选择。为了更好地突出局部异常信息,在全局联合偏度-峰度指数模型基础上,提出了局部偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 593
精华内容 237
关键字:

偏度峰度