标准差 标准误 偏度系数和峰度系数的作用
标准差和标准误是两个不同的概念,标准差就是一个变量的所有数据的离均差平方和再平均之后开平方,它是度量离散程度的指标。标准误用于估计参数的可信区间,进行假设检验等。它们与样本含量的关系不同:当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定;而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 .联系:标准差,标准误均为变异指标,当样本含量不变时,标准误与标准差成正比。标准误的计算公式为
标准误在标准差的基础上消去了数据量带来的影响,对一些数据量相差大的数据集来说,标准误比标准差更有意义。
偏度系数和峰度系数是一个可以用来衡量数据集的分布形状的系数。
偏度系数的计算公式如下:
它是一个取值通常在-3--3之间的值,它衡量了数据集的对称程度。偏度系数越接近0,这说明数据集越对称,越远离0则表明
数据集越不对称。如果偏度系数为正,则表明他的数据在右边更为分散,若为负的,则说明他的左侧更为分散。
峰度系数的计算公式如下:
它是用数据集的四阶中心矩来计算出来的。正态分布的峰度系数为3.峰度系数越接近0,就说明数据集的分布峰度与正态分布越相似。越远离0,数据集的分布峰度就越和正态分布不相似。如果说峰度系数为负,则表明数据集较为集中,两侧数据集较少。如果它为正则相反。如果偏度系数和峰度系数都为0的时候,则该数据集服从一个标准的正态分布。
标准差 标准误 偏度系数和峰度系数的作用相关推荐
- python求列表的峰度系数
可以使用scipy库中的stats.kurtosis函数来求列表的峰度系数.使用方法为:scipy.stats.kurtosis(列表名). 示例: import scipy.statsdata = ...
- Spark - 数据倾斜实战之 skewness 偏度与 kurtosis 峰度 By ChatGPT4
目录 一.引言 二.峰度 Skewness 简介 三.峰度 kurtosis 简介 四.Skewness 偏度与 kurtosis 峰度实现 1.Spark 实现 2.自定义实现 五.偏度.峰度绘图 ...
- 数据分析应用统计学之分散性与变异性的测量【极差、四分位差、偏态系数、峰态系数、统计指标】
文章目录 1.极差与四分位差(R) 2.方差与标准差(西格玛.V) 3.偏态系数与峰态系数(SK.β) 4.统计指标类型 1.极差与四分位差(R) 1)极差:称为全距,极大值减去极小值所得:主要用于衡 ...
- 计算偏度Skewness与峰度kurtosis的python程序——简单
偏度和峰度都是统计量 偏度Skewness(三阶) --三阶中心距除以标准差的三次方 峰度Kurtosis (四阶) -- 概率密度在均值处峰值高低的特征,常定义四阶中心矩除以方差的平方,减去三: i ...
- H.264的两个概念:DC系数和AC系数。 MV预测过程详解(附图)
在做熵编码之前,先明确两个概念:DC系数和AC系数. 量化后得到的仍是64个系数,量化并没有改变系数的性质.大家知到DCT变换是将数据域从时(空)域变换到频域,在频域平面上变换系数是二维频域变量u和v ...
- H.264的两个概念:DC系数和AC系数
在做熵编码之前,先明确两个概念:DC系数和AC系数. 量化后得到的仍是64个系数,量化并没有改变系数的性质.大家知到DCT变换是将数据域从时(空)域变换到频域,在频域平面上变换系数是二维频域变量u和 ...
- 单片机c语言如何实现幂方,自然数幂方和二项系数表示的系数公式.pdf
维普资讯 山西师范大学学报 (自然科学版) 第22卷第3期 JournalofShanxiNormalUniversity V01.22 No.3 2008年9月 NaturalScienceEdit ...
- 概念系列1:标准差标准误
自说自话:本博主觉得学不好这个知识是因为概念的别名太多辽哈哈哈(标准差的名称有 10 余种,如总体标准差.母体标准差.均方根误差.均方根偏差.均方误差.均方差.单次测量标准差和理论标准差等1) 标 ...
- python描述分析常用统计量(最大值、最小值、平均值、众数、中位数、四分位数、异众比率、极差、离散系数、偏态系数、峰态系数)
博主已开设个人weixin公众号[数据肥皂泡]:专注于数据分析.数据建模等领域,博主也会不定期分享个人生活和工作感悟.欢迎各位志同道合的朋友,一起学习,一起进步,一起成长. 微信搜索[数据肥皂泡]或搜 ...
最新文章
- HTML5API(2)
- mysql 变量is null 和 not exists区别
- AM3354开发 -- 使用root模式登录Ubuntu18.04
- hibernate处理懒加载异常的方法
- java向指定文件继续写内容_java 向指定文件写入内容(如文件存在,则先删除再创建;写入如目录不存在,则创建)...
- python plt.show_如何使用Python最大化plt.show()窗口
- GoogleNet网络详解与keras实现
- 通过JS获取页面表格选中行信息
- 油猴脚本(实习生趁手的工具)
- 【冷冻电镜入门】加州理工公开课课程笔记 Part 3: Image Formation
- 斯特林公式 (Stirling公式)
- 树莓派linux led字符设备驱动(互斥)
- 关于深恶痛绝的file类的delete问题
- 国产web服务器系统,国产web服务器
- 技术人的充电时刻,200分钟QA交流,尽在SDCC 2017·深圳站
- android 电容屏多点触控协议
- JQury实现ajax异步请求
- 【IT科普】没有C语言之父,就没有乔布斯和Win10!
- 【JAVA长虹键法】第八式 代理模式(23种设计模式)
- 学计算机cpu重要还是显卡重要,显卡处理器和内存 吃鸡时哪个最重要?
热门文章
- 三分频的Verilog实现
- FPGA管脚分配需要考虑的因数
- boot spring 打印请求参数_SpringBoot打印请求参数与响应参数
- AJPFX实列判断一个字符串是不是对称字符串
- Python的垃圾回收机制(引用计数+标记清除+分代回收)
- RabbitMQ中RPC的实现及其通信机制
- Java_数据交换_Jackson_用法入门
- Nginx+MSM+Tomcat做负载均衡,session共享
- memcached 系列2:memcached实例(转载)
- iPhone 利用CG API画一个饼图(Pie chart)