골란에서 수학 통계의 왜곡 및 첨도를 얻고 싶습니다. 하지만 golang에서 외부 패키지를 찾을 수 없습니다. github 사이트에서 JavaScript의 왜곡 기능을 발견했습니다. 그러나이 함수의 값을 살펴보세요
package main
import (
"fmt"
"math"
)
func main() {
arr :
저는 Julia와 놀아 왔고, 확률 분포의 첨도를 계산하는 함수가 Julia와 MATLAB 사이에서 다르게 구현된다는 것을 발견했습니다. 줄리아에서 는 수행 MATLAB에서 using Distributions
dist = Beta(3, 5)
x = rand(dist, 10000)
kurtosis(x) #gives a value approximately
이것이 가능할 지 모르겠지만 포인트 세트를 취할 수 있고, 순간, 비뚤어 짐 및 첨도 값을 계산하는 요소를 실행하고 그 요소를 취할 수있는 또 다른 함수가 있어야합니다. 스큐 및/또는 첨도에 대한 수정 된 값을 사용하여 새로운 점 세트를 리버스 엔지니어링하십시오. 내가 변경을 한 후에 MomentSkewKurtosis()에 출력 매개 변수 "VAR"의에 새
데이터 집합을 연도별로 그룹화 한 다음 각 연도의 첨도를 구하여 연도가 증가하는지 아니면 감소하는지 볼 수 있습니다. Aggregate는 평균값 (좋은 데이터이고 원하는 데이터를 얻음)에서 작동하지만, Kurtosis에서는 작동하지 않습니다. 일부 온라인 설명서에서 필자는 필자가 컴파일러에서와 같이 소프트웨어에서 도움을받을 때 얻을 수있는 문서를 제공해야한
다음 정보 표에 대한 설명적인 통계를 계산하고 싶습니다. 제가 설명하기를 좋아하는 것은 가격 구성 요소입니다.
Price Qty
493 5
4500 8
2107 14
269 1
가중 평균은 직진 =sumproduct(Price,Qty)/sum(Qty)으로한다. 그러나 =skew() 및 =kurt()을 계산할 때 더 어려워집
내 데이터 집합에 대한 통계 분석 도구로 SPSS를 사용하고 있습니다. kurtosis 개념에 대한 쿼리와 SPSS에서 생성 한 쿼리는 거의 없습니다. 아래의 이해를 수정하고 질문을 따르십시오 첨도를 분포 평탄도 또는 평균 약 peakness (혹)을 측정한다. 분포 꼬리의 관점에서, 그것은 데이터 세트가 정규 분포에 비해 무거운 꼬리 또는 가벼운 꼬리인지