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高狹峰低闊峰 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。

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。

峰度(瑞典語:Kurtosis),亦稱尖度,數理統計當中衡量標準乘法特徵向量高斯分佈的的峰態。峰度較高狹峰低闊峰低也意味著標準差增加便是主要由相對較低頻率的的多於或是大於平均的的極端值為。

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