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峰度


峰度定义为分布的第四中心矩 mu_4 的归一化形式。峰度有几种不同的形式,最常见的变体通常简称为“峰度”,并表示为 beta_2 (皮尔逊符号;Abramowitz 和 Stegun 1972, p. 928) 或 alpha_4 (Kenney 和 Keeping 1951, p. 27; Kenney 和 Keeping 1961, pp. 99-102)。理论分布的峰度定义为

 beta_2=(mu_4)/(mu_2^2),
(1)

其中 mu_i 表示第 i中心矩(特别是,mu_2方差)。此形式在 Wolfram 语言 中实现为峰度[dist]。

超额峰度”(Kenney 和 Keeping 1951, p. 27)定义为

gamma_2=beta_2-3
(2)
=(mu_4)/(mu_2^2)-3
(3)

并且通常表示为 gamma_2 (Abramowitz 和 Stegun 1972, p. 928) 或 b_2超额峰度 通常使用,因为 gamma_2正态分布 等于 0,而峰度本身等于 3。不幸的是,Abramowitz 和 Stegun (1972) 令人困惑地将 beta_2 称为“超额或峰度”。

对于实践中遇到的许多分布,正 gamma_2 对应于比正态分布更尖锐的峰和更高的尾部(Kenney 和 Keeping 1951, p. 54)。这种观察可能是历史上将 超额峰度(但不正确地)视为分布“峰态”度量的原因。然而,峰度和峰态之间的对应关系在一般情况下并不成立;事实上,具有完全平坦顶部的分布可能具有无限峰度,而具有无限峰态的分布可能具有负超额峰度。因此,超额峰度 提供了分布中离群值的度量(即,“重尾”的存在),而不是其峰态程度(Kaplansky 1945;Kenney 和 Keeping 1951, p. 27;Westfall 2014)。


另请参阅

中心矩超额度k 统计量超额峰度均值偏度标准差

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参考文献

Abramowitz, M. 和 Stegun, I. A. (Eds.). 数学函数手册:公式、图表和数学表格,第 9 次印刷。 New York: Dover, p. 928, 1972.Darlington, R. B. "峰度真的是峰态吗?" 美国统计学家 24, 19-22, 1970.Dodge, Y. 和 Rousson, V. "第四中心矩的复杂性。" 美国统计学家 53, 267-269, 1999.Kaplansky, I. "关于峰度的常见错误。" 美国统计协会杂志 40, 259, 1945.Kenney, J. F. 和 Keeping, E. S. "峰度。" §7.12 在 统计数学,第一部分,第三版。 Princeton, NJ: Van Nostrand, pp. 102-103, 1962.Kenney, J. F. 和 Keeping, E. S. 统计数学,第二部分,第二版。 Princeton, NJ: Van Nostrand, 1951.Moors, J. J. A. "峰度的意义:重新审视达林顿。" 美国统计学家 40, 283-284, 1986.Press, W. H.; Flannery, B. P.; Teukolsky, S. A.; 和 Vetterling, W. T. "分布的矩:均值、方差、偏度和等等。" §14.1 在 FORTRAN 数值食谱:科学计算的艺术,第二版。 Cambridge, England: Cambridge University Press, pp. 604-609, 1992.Ruppert, D. "什么是峰度?一种影响函数方法。" 美国统计学家 41, 1-5, 1987.Westfall, P. H. "峰度作为峰态,1905-2014。安息吧。" 美国统计学家 68, 191-195, 2014.

在 Wolfram|Alpha 上引用

峰度

引用为

韦斯坦, 埃里克·W. "峰度。" 来自 MathWorld--Wolfram 网络资源。 https://mathworld.net.cn/Kurtosis.html

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