Questions tagged «kurtosis»

我想知道数据被认为是正态分布的偏度和峰度的取值范围是多少。 我读了很多论据，而且大多数情况下我的回答很混乱。有人说偏度和峰度是正态分布的可接受范围。有人说的偏斜度是可以接受的范围。我在这里找到了详细的讨论：关于此问题的正常数据分布，偏度和峰度的可接受范围是多少？但是我找不到任何决定性的陈述。（- 2 ，2 ）（- 1.96 ，1.96 ）(−1,1)(−1,1)(-1,1)(−2,2)(−2,2)(-2,2)(−1.96,1.96)(−1.96,1.96)(-1.96,1.96) 决定此间隔的依据是什么？这是一个主观选择吗？或在这些间隔后面有什么数学解释？

11 normal-distribution  skewness  kurtosis 

我使用的是峰度的常用估计量，，但是我注意到经验分布中即使是很小的“离群值” ，即远离中心的小峰，对其产生巨大影响。是否有一个更稳健的峰度估计器？ķ^= μ^4σ^4ķ^=μ^4σ^4\hat{K}=\frac{\hat{\mu}_4}{\hat{\sigma}^4}

11 outliers  robust  moments  kurtosis 

我想描述几个偏斜的概率密度函数的“峰值”和尾部“沉重”。 我要描述的特征会被称为“峰度”吗？我只看到过用于对称分布的“峰度”一词吗？

11 pdf  descriptive-statistics  skewness  kurtosis 

从高斯分布采样的数据的峰度分布是否存在封闭形式的表达式？即 P(K^&lt;a)P(K^&lt;a)P(\hat{K}<a)其中是样本峰度。K^K^\hat{K}

10 normal-distribution  kurtosis 

我最近意识到，SPSS和Stata提供的峰度值存在差异。 参见http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/kurtosis.htm 我的理解是，对相同的解释将因此有所不同。 有关如何处理此问题的任何建议？

10 spss  stata  interpretation  kurtosis 

我正在对股指的每日收益进行描述性统计。也就是说，如果和分别是第1天和第2天的索引级别，则是我正在使用的收益（文献上完全标准）。P 2P1P1P_1P2P2P_2loge(P2P1)loge(P2P1)log_e (\frac{P_2}{P_1}) 因此，其中的峰度很大。我正在查看大约15年的每日数据（因此大约有时间序列观测值）260∗15260∗15260 * 15 means sds mins maxs skews kurts ARGENTINA -0.00031 0.00965 -0.33647 0.13976 -15.17454 499.20532 AUSTRIA 0.00003 0.00640 -0.03845 0.04621 0.19614 2.36104 CZECH.REPUBLIC 0.00008 0.00800 -0.08289 0.05236 -0.16920 5.73205 FINLAND 0.00005 0.00639 -0.03845 0.04622 0.19038 2.37008 HUNGARY -0.00019 0.00880 -0.06301 0.05208 -0.10580 4.20463 IRELAND 0.00003 0.00641 …

10 distributions  finance  skewness  kurtosis 

在PCA中，特征值确定组件的顺序。在ICA中，我使用峰度来获取排序。有什么公认的方法可以评估与信号有关的先验知识以外重要的组件数量（如果有我的顺序）？

10 statistical-significance  pca  kurtosis  ica 

我想知道是否有人可以帮助我了解有关峰度的信息（即，是否有任何方法可以转换您的数据以减少它？） 我有一个包含大量案例和变量的问卷数据集。对于我的一些变量，数据显示出相当高的峰度值（即瘦小体分布），这是由于许多参与者对该变量给出的分数完全相同。我确实有一个特别大的样本量，因此根据中心极限定理，违反正态性仍然可以。 但是，问题在于，峰度特别高的事实在我的数据集中产生了许多单变量离群值。这样，即使我转换数据或除去/调整异常值，峰度的高水平也意味着下一个最高分会自动变为异常值。我打算使用（判别函数分析）。如果违规是由偏斜而不是异常值引起的，则据说DFA可以很好地抵制偏离正常状态的情况。此外，据说DFA特别受数据中异常值的影响（Tabachnick＆Fidel）。 关于如何解决这个问题的任何想法？（我最初的想法是某种控制峰度的方法，但是如果我的大多数样本都给出类似的评分，那不是一件好事吗？）

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric 

与数据具有相同单位的与偏度的归一化等价是什么？同样，标准化的等同于峰度是什么？理想情况下，这些函数相对于数据应该是线性的，这意味着如果将所有观测值乘以一个因子n，则将结果归一化的偏度和峰度将乘以相同的因子n。具有这样的归一化等效项的好处是能够将它们覆盖在标准箱须图的顶部。

10 skewness  kurtosis