一、方差 → 情绪稳定性 高方差像情绪波动大的人:"晴天突然暴雨"型,比如同事A方案被否立刻摔门而出,第二天又笑嘻嘻带奶茶道歉。 低方差则像"情绪恒温器":遇到堵车和升职都能用同款微笑说"挺好的"。二、偏度 → 性格倾向性 右偏(正偏)像乐观派:总把失败归为"偶然"("客户跑单只是他今天没睡醒") 左偏(负偏)像谨慎型:连中彩票都
我在查阅有关于偏度和峰度的资料的时候,发现它们和方差/标准差类似,也含有:“由未分组数据(样本)的偏度/峰度对总体的偏度/峰度进行估计的无偏估计公式”关于方差和标准差的无偏估计公式相对来说比较好证明但到了偏度和峰度就难了一大截我百思不得其解,先后去问了很多人,结果反而帮别人证了一遍方差的那个无偏估计公...
一阶矩是均值,二阶中心距是方差。 三阶中心距(偏度)衡量对称程度,正太分布偏度为0,偏度为负意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长,绝大多数的值位于平均值的右侧。偏度为正就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长,绝大多数的值位于平均值的左侧。 四阶中心距(峰度)衡量尾部厚度,正态分布峰度为3,超额...
二、均值方差偏度峰度的计算方法 1.均值:又称平均值,是指一组数据的总和除以数据的个数。计算公式为:(Σx_i)/n,其中 x_i 表示每个数据,n 表示数据的个数。 2.方差:是描述数据离散程度的一个量。计算公式为:Σ(x_i - μ)^2/n,其中μ表示均值。 3.偏度:衡量数据分布的不对称性。计算公式为:(Σx_...
方差和标准差：用来描述数据的离散程度。方差是各个数值与平均数之差的平方的平均数，标准差是方差的平方根。峰度和偏度：描述数据分布的形状。峰度衡量数据分布的尖锐或平坦程度，偏度衡量数据分布的对称性。你可以使用Python中的统计库（如NumPy或Pandas）来计算这些指标。例如，使用Pandas可以方便地对数据...
均值方差偏度峰度 均值、方差、偏度和峰度是统计学中常用的描述数据分布特征的指标。它们可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度以及分布的对称性和尖峭程度。本文将分别介绍均值、方差、偏度和峰度的概念,并探讨它们在实际应用中的意义和作用。 我们来了解一下均值。均值是指一组数据的平均值,用于衡量数据的集中趋势...
资产定价:评估和量化风险观点及案例1、方差、偏度和峰度。方差衡量对均值的偏离程度。偏度衡量均值的方向,峰度衡量了极端情况出现的可能性。2、正确的投资决策依赖于和风险偏好匹配的风险承受能力。风险厌恶者、爱好者和中性者。3、股票的风险,行业与经营风险。债券的风
协方差是X与Y的二阶混合中心矩，偏度衡量概率分布的不对称性，峰度描述分布的尖峭程度。偏度为0表示正态分布，两侧尾部长度对称；偏度为负表示左偏，数据位于平均值左边的比右边的少；偏度为正表示右偏，数据位于平均值右边的比左边的少。峰度小于3表示分布平缓，大于3表示分布陡峭。正态分布的峰度为3...
协方差Cov(X,Y)是X和Y的二阶混合中心矩。 skewness(duration) [1] -0.4135498 偏度skewness,表征概率分布密度函数曲线相对于平均值的不对称程度。直观看来就是概率分布密度函数曲线尾部的相对长度。衡量随机变量概率分布的不对称性。 正态分布的偏度为0,则:两侧尾部长度对称; ...
shuju=[ ]; % 读入数据 jun_zhi = mean(shuju) % 求均值 biao_zhun_cha=std(shuju) % 标准差 pian_du=skewness(shuju) % 偏度：>0 称为右偏态，<0，称为左偏态 feng_du=kurtosis(shuju) % 峰度：用作衡量偏离正态分布的尺度之一 ...