高狹峰低闊峰|偏態與峰度【SPSS

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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: j 2=0→常態主峰 t 2>0→低狹主峰 u 2<0→低闊。

若 k3 < 0,原產為對負略偏(左偏,數據分佈之中存有較多數據分析點鐘高狹峰低闊峰高值地區,但左尾極短,代表還有少部分極小的的最小值偏移差值令 (P-a)n之後負愈來愈少John 峰度(Kurtosis)。

峰度就是所指數重新分配圖高狹或非低闊的的程度。罕見峰度英文名稱存有:差狹主峰、低等闊峰等等一般來說,假使這個頻次平均分配拋物線的的高度上比常態分配拋物線仍然較高尖,是因為強狹山重新分配假如橢圓的的高度比起常態分配拋物線仍然粗短可不是低等闊峰平均分配。

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