在线峰度计算器

峰度计算器是一种统计工具，旨在测量数据集分布的“尾部”。它指示分布的尾部与正态分布的尾部有何不同。这种计算可以帮助统计学家和数据分析师了解分布产生异常值的倾向，从而影响金融、研究和其他需要数据分析的领域的决策。

峰度计算器公式

为了准确计算峰​​度，我们根据我们处理的是样本还是样本应用不同的公式 人口 数据集。下面是详细的公式：

对于示例：

kurtosis = [ n*(n+1) / (n-1)*(n-2)*(n-3) ] * Σ((xi - x̄)^4) / s^4 - [ 3*(n-1)^2 / (n-2)*(n-3) ]

• n 是样本中的观测值数量。
• Σ((xi - x̄)^4) 代表第四个的总和 功率 与平均值的偏差。
• x̄ 是样本均值。
• s 是样本标准差。

对于人群：

kurtosis = [ n*(n+1) / (n-1)*(n-2)*(n-3) ] * Σ((xi - μ)^4) / σ^4 - [ 3*(n-1)^2 / (n-2)*(n-3) ]

• n 是总体中的观测值数量。
• Σ((xi - μ)^4) 表示总体平均值偏差的四次方之和， μ.
• σ 是总体标准差。

理解这些公式对于准确计算峰​​度并在数据集上下文中解释其值至关重要。

一般术语表

按揭年数	定义
峰度	分布“尾部”的度量。
样本	A 子集 用于测量的总体。
人口	您想要得出结论的整个群体。
标准差（s 或 σ）	一组值的变化或离散量的度量。
平均值（x̄ 或 μ）	一组数字的平均值，通过将这些数字的总和除以数字的数量来计算。

该表提供了快速参考以了解 键 与峰度计算相关的术语。

峰度计算器示例

让我们考虑一个实际示例来演示如何计算样本数据集的峰度：

假设我们有一个包含五个观测值的样本数据集：2、4、6、8、10。

1. 计算平均值（x̄），即 6。
2. 计算标准差（s），约为 2.828。
3. 应用样本峰度公式。

通过逐步计算公式，我们可以得出数据集的峰度值。此示例说明了计算峰度的过程以及它如何帮助理解数据集的分布特征。

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