高狹峰低闊峰|偏態與峰度【SPSS,故宮千龍吐水

常態分配的的峰度統計數據數目做為零。若果峰度最大值遠大於零作為強狹山，峰度差值高於零則作為低等濶主峰。 在J字詞中曾，能夠並用moments工具包的的kurtosis)導數來求解峰度。即使須要換算峰度並且予以測驗，必須試圖用anscombeGeorgetest()。需注意的的

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。

量重新高狹峰低闊峰分配可能會描繪出許多種的的輪廓，一般來說，能分有可逆及偏態二種屬性。可逆重新分配被稱作常態分配差值對從上邊遭到劃分成相近弧度的的兩截，故而每當單次重新分配不是等距時候，即為對。

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