scipy.stats.Normal.

kurtosis#

Normal.kurtosis(*, method=None, convention='non-excess')[Quelle]#

Kurtosis (standardisiertes viertes Moment)

Standardmäßig ist dies der standardisierte vierte Moment, auch bekannt als „nicht-Überschuss“- oder „Pearson“-Kurtosis (z.B. die Kurtosis der Normalverteilung ist 3). Die „Überschuss“- oder „Fisher“-Kurtosis (der standardisierte vierte Moment minus 3) ist über den convention Parameter verfügbar.

Parameter:

method{None, ‘formula’, ‘general’, ‘transform’, ‘normalize’, ‘cache’}

Methode zur Berechnung des standardisierten vierten Moments. Nicht alle Methoden sind für alle Verteilungen verfügbar. Siehe moment für Details.

convention{‘non-excess’, ‘excess’}

Zwei verschiedene Konventionen sind verfügbar

'non-excess': das standardisierte vierte Moment (Pearsons Kurtosis)
'excess': das standardisierte vierte Moment minus 3 (Fishers Kurtosis)

Der Standard ist 'non-excess'.

Siehe auch

moment
mean
Varianz

Referenzen

[1]

Kurtosis, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis

Beispiele

Instanziieren Sie eine Verteilung mit den gewünschten Parametern

>>> from scipy import stats
>>> X = stats.Normal(mu=1., sigma=2.)

Evaluiere die Kurtosis

>>> X.kurtosis()
3.0
>>> (X.kurtosis()
...  == X.kurtosis(convention='excess') + 3.
...  == X.moment(order=4, kind='standardized'))
True