我对java文档中使用的奇怪的峰度公式有一个问题:。
Computes the Kurtosis of the available values.
We use the following (unbiased) formula to define kurtosis:
kurtosis = { [n(n+1) / (n -1)(n - 2)(n-3)] sum[(x_i - mean)^4] / std^4 } - [3(n-1)^2 / (n-2)(n-3)]
where n is the number of values, mean is the Mean and std is the
以下是MATLAB中的偏度和峰度代码:
clc; clear all
% Generate "N" data points
N = 1:1:2000;
% Set sampling frequency
Fs = 1000;
% Set time step value
dt = 1/Fs;
% Frequency of the signal
f = 5;
% Generate time array
t = N*dt;
% Generate sine wave
y = 10 + 5*sin(2*pi*f*t)
利用分析工具包技术,在excel中生成了符合正态分布的随机变量。
我需要知道的是,为什么这个正态变量的kurtois不等于3?这里有计算峰度的excel公式
=KURT(A2:A2001) and its corresponding value is equal to `0.14521546`
这是否意味着只有在无限样本的情况下才有3?对于特定的采样量,峰度的幅度范围在-1到1之间变化?这也是计算偏斜的公式
=SKEW(A2:A2001)
-0.006510255
提前感谢
如何计算spark中阵列场的峰度 spark内置函数使数组字段失败。 due to data type mismatch: argument 1 requires double type, however, 'SERIES' is of array<double> type.;; python中的示例 from scipy.stats import kurtosis
kurtosis([1, 2, 3, 4, 5])
-1.3 我使用了spark内置函数 df.withColumn("newcolumn",when(col("SERIE
嗨,我目前正在比较Matlab和Apache函数之间的统计数据。这里,Apache函数在Java中进行了测试。对于同一组数据,我从一个双数组(double[] )得到了如下不同的结果:
---------------------------------------
Matlab vs Apache
---------------------------------------
max = 0.5451 vs 0.5450980392156862
min = 0.4941 vs 0.49411764705882355
所以我一直在研究Julia,我发现计算概率分布峰度的函数在Julia和MATLAB中的实现方式是不同的。
在Julia中,执行以下操作:
using Distributions
dist = Beta(3, 5)
x = rand(dist, 10000)
kurtosis(x) #gives a value approximately around -0.42
在MATLAB中执行以下操作:
x = betarnd(3, 5, [1, 10000]);
kurtosis(x) %gives something approximately around 2.60
这是怎么回事?为什么两种语言的
假设我们有一个名为" df“的数据,我们想知道df中一个名为"x”的变量的偏度和峰度值。假设我们使用:
psych::describe(df$x)
并得到以下结果:
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
1 1 478 98.54 19 102.5 100.57 18.53 34 125 91 -0.94 0.47 0.87
最后的价值是什么,硒,指什么?斜度或峰度的标准误差?
我希望在Python中生成行为类似于真实股票市场数据的数据,这意味着我需要能够指定和处理前四个时刻。不幸的是,仅仅能够控制偏斜或峰度是不够的。 我在这里找到了一些答案:How to generate a distribution with a given mean, variance, skew and kurtosis in Python?,但是我似乎无法控制gengamma分布的属性。 我知道这里有很多发行版:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#continuous-distributions,也许我可以用一些聪明的