matlab求峰度(kurtosis)、偏度(skewness)得函数及python对应的峰度(kurtosis)、偏度(skewness)函数
正在做一个把matlab程序转python的工作,记录下遇到的问题与解决方案 定义峰度kurtosis:用于度量x偏离某分布的程度。正太分布的峰度是3;当时间序列的曲线峰值比正太分布的高时,峰度大于3;
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正在做一个把matlab程序转python的工作,记录下遇到的问题与解决方案
定义
- 峰度kurtosis:用于度量x偏离某分布的程度。
- 正太分布的峰度是3;
- 当时间序列的曲线峰值比正太分布的高时,峰度大于3;
- 当比正太分布的低时,峰度小于3。
- 偏度skewness:用于衡量x的对称性。
- 对于正太分布,偏度为0;
- 若偏度为正,则x均值左侧的离散度比右侧弱;
- 若偏度为负,则x均值左侧的离散度比右侧强。
matlab
radius = [1,2,3,4,5];
bubble_kurtois = kurtosis(radius); %12 陡峭度
bubble_sknew = skewness(radius); %13 偏斜度
python
from scipy import stats
radius = [1,2,3,4,5]
bubble_kurtois = stats.kurtosis(radius, fisher=False) #12 陡峭度
bubble_sknew = stats.skew(radius) #13 偏斜度
两个函数的详细参数见 scipy.stats.kurtosis , scipy.stats.skew
注意求峰度的时候指定 fisher=False
,否则会出现这篇文章的问题 python求解峰度kurtosis 和matlab求得的值差很远 解决办法
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