scipy.stats.mstats.

kurtosis

scipy.stats.mstats.kurtosis(a, axis=0, fisher=True, bias=True)

Berechnet die Kurtosis (Fisher oder Pearson) eines Datensatzes.

Die Kurtosis ist das vierte zentrale Moment geteilt durch das Quadrat der Varianz. Wenn Fischers Definition verwendet wird, wird von dem Ergebnis 3,0 abgezogen, um für eine Normalverteilung 0,0 zu erhalten.

Wenn bias False ist, wird die Kurtosis unter Verwendung von k-Statistiken berechnet, um Verzerrungen zu eliminieren, die von verzerrten Momentenschätzern herrühren.

Verwenden Sie kurtosistest, um zu prüfen, ob das Ergebnis nahe genug an der Normalverteilung liegt.

Parameter:

aArray

Daten, für die die Kurtosis berechnet wird

axisint oder None, optional

Achse, entlang der die Kurtosis berechnet wird. Standard ist 0. Wenn None, wird über das gesamte Array a berechnet.

fisherbool, optional

Wenn True, wird Fischers Definition verwendet (normal ==> 0.0). Wenn False, wird Pearsons Definition verwendet (normal ==> 3.0).

biasbool, optional

Wenn False, werden die Berechnungen zur Eliminierung statistischer Verzerrungen korrigiert.

Rückgabe:

kurtosisarray

Die Kurtosis der Werte entlang einer Achse. Wenn alle Werte gleich sind, wird -3 für Fischers Definition und 0 für Pearsons Definition zurückgegeben.

Hinweise

Weitere Details zu kurtosis finden Sie unter scipy.stats.kurtosis.