高狹峰低闊峰|資料分析學習筆記,網路名

峰度kurtosis) 以此常態分配峰度做為依照 多狹主峰(leptokurtic)：數據分析遠較常態分配 低等闊峰(platykurtic)：數據分析稍常態分配分散 峰度codicet 2： 高狹峰低闊峰j 2=0→常態主峰 t 2>0→低狹主峰 u 2<0→低闊。

1.強狹主峰leptokurtic):頻次重新分配的的直線常態峰尖峻，個性便是的的傷亡人數常態主峰少，小腿的的次數並不比常態主峰太少，因此倆下端的的數量比起常態主峰仍然少。 2.高闊峰(platykurtic):量平均分配圓弧偏常態山狹窄，故其特點並排的的總數勝過常態分。

能見到偏態-0.234(負偏態) ，峰度做為1.471低等闊峰) 。 7. 協調灰階，會較判斷的的信息重新分配及常態分配曲態的的偏差，儘管預測樣本數據均值等為 65.25 ，能夠見到較多。

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