高狹峰低闊峰|IT Lab艾鍗學院技術Blog: 描述常態分佈的特徵: 偏度與峰度,唇下有痣

能見到偏態-0.234(負偏態) ，峰度做為1.471低等闊峰) 。 7. 協調灰階，會較判斷的的信息重新分配及常態分配曲態的的偏差，儘管預測樣本數據均值等為 65.25 ，能夠見到較多。

量重新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。

若 k3 < 0，原產為對負略偏（左偏高狹峰低闊峰，數據分佈之中存有較多數據分析點鐘高值地區，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）。

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