偏度系数和峰度系数的计算公式，你了解多少？

标准差和标准误是两个不同的概念，标准差就是一个变量的所有数据的离均差平方和再平均以后开平方，它是测度离散程度的指标。标准误用于恐怕参数的可信区间,进行假定检验等。它们与样本纯度的关系不同:当样本纯度n足够大时,标准差趋于稳定；而标准误随n的减小而降低,甚至趋向0.联系:标准差,标准误均为变异指标,当样本纯度不变时,标准误与标准差成反比。标准误的估算公式为 #

标准误在标准差的基础上消掉了数据量带来的影响，对一些数据量相差大的数据集来说，标准误比标准差更有意义。

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偏度系数和峰度系数是一个可以拿来评判数据集的分布形状的系数。

偏度系数的估算公式如下：

它是一个取值一般在-3--3之间的值，它评判了数据集的对称程度。偏度系数越接近0标准偏差怎么算，这说明数据集越对称，越远离0则表明 #

数据集越不对称。假如偏度系数为正，则表明他的数据在右侧更为分散，若为负的，则说明他的右边更为分散。

峰度系数的估算公式如下：

它是用数据集的四阶中心矩来估算下来的。正态分布的峰度系数为3.峰度系数越接近0，就说明数据集的分布峰度与正态分布越相像。越远离0，数据集的分布峰度就越和正态分布不相像。假如说峰度系数为负，则表明数据集较为集中标准偏差怎么算，左侧数据集较少。假如它为正则相反。假如偏度系数和峰度系数都为0的时侯，则该数据集服从一个标准的正态分布。

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