高狹峰低闊峰|偏態與峰度【SPSS

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峰度kurtosis) 以此常態分配峰度做為依照 多狹主峰(leptokurtic):數據分析遠較常態分配 低等闊峰(platykurtic):數據分析稍常態分配分散 峰度codicet 2: j 2=0→常態主峰 t 2>0→低狹主峰 u 2<0→低闊。

1.強狹主峰leptokurtic):頻次重新分配的的直線常態峰尖峻,個性便是的的傷亡人數常態主峰少,小腿的的次數並不比常態主峰太少,因此倆下端的的數量比起常態主峰仍然少。 2.高闊峰(platykurtic):量平均分配圓弧偏常態山狹窄,故其特點並排的的總數勝過常態分。

量重新分配可能會描繪出許多種的的輪廓,一般來說,高狹峰低闊峰能分有可逆及偏態二種屬性。可逆重新分配被稱作常態分配差值對從上邊遭到劃分成相近弧度的的兩截,故而每當單次重新分配不是等距時候,即為對。

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