峰度

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Weibull分布的偏度、峰度和峰度超量分析
该Matlab脚本用于计算具有尺度(A>0)和形状(B>0)参数的Weibull分布的偏度、峰度和峰度超量。输出参数包括偏度(S)、峰度(K)和峰度超量(E)。Weibull分布通常用于可靠性和生存数据分析,其互补累积分布函数是一个拉伸指数函数。使用语法:function [s,k,e] = wblskekur(a,b)。输入参数包括尺度参数a和形状参数b。
偏度与峰度
偏度描述变量分布形态不对称的方向与程度,由样本偏度系数表示。
偏度峰度计算工具
偏度峰度检验法计算器,用于计算偏度和峰度。
伯努利分布的偏度、峰度和峰度过剩MATLAB开发指南
这个MATLAB函数用于计算具有概率参数P的伯努利分布的偏度、峰度和峰度过剩。输入参数P确定了分布的特性。使用该函数可以快速获取所需的统计指标。语法:函数[s,k,e] = berskekur(p)。输入:p - 概率参数。输出:s - 偏度,k - 峰度,e - 峰度过剩。
负二项式分布的偏度、峰度和峰度超额分析及其Matlab开发
这个Matlab脚本返回了负二项式分布在参数R和P下的偏度、峰度以及峰度超量。输入参数S、K和E代表了输入参数的大小。语法:function [s,k,e] = nbinskekur(r,p) 输入:r - 预定义的失败次数,p - 概率参数(成功的概率) 输出:s - 偏度,k - 峰态,e - 峰度过剩。
SPSS完整教程深入理解峰度和偏度
本教程详细介绍了SPSS中峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)的概念及其计算方法。还包括了Z分数的标准化和线性转换,以及探索性分析、交叉列联表分析、多选项分析和基本统计报表制作等内容。
SPSS统计分析中的偏度和峰度详解
在SPSS统计分析中,偏度和峰度是用来描述变量分布形态的重要统计量。偏度(Skewness)反映了分布的不对称程度,而峰度则描述了分布的尖峰或平坦程度。偏度系数衡量了分布是否存在长尾现象,而不是峰值的位置。
SPSS16.0实用教程深入解析峰度与偏度
本教程详细介绍了SPSS16.0中峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)的应用。此外,还包括了标准化Z分数及其线性转换、探索性数据分析、交叉列联表分析、多选项分析以及基本统计分析的报表制作。
计算平均向量、协方差、偏斜度和峰度矩阵 - MATLAB开发
输入: -TxN矩阵包含N个资产回报的多元时间序列。 -select:虚拟变量,若为1,则算法采用指数平滑,使用GARCH(1,1)模型。 -lambda:指数平滑参数 输出: -mean_ser:Nx1均值向量 -varcov:NxN协方差矩阵 -coskewness:NxN^2偏斜度矩阵 -cokurtosis:NxN^3峰度矩阵
Matlab最大熵方法下的偏度和峰度计算代码
件夹包含Matlab代码,用于使用最大熵原理拟合分布。通过均值、方差、偏度和峰度作为约束条件,查找拉格朗日乘子以获得最大熵分布。