高狹峰低闊峰|偏態與峰度【SPSS,男性 眉毛 形

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

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。

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。

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