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gkurtosis:分组样本的峰度。-matlab开发
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2021-05-30
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在某些科学著作中,一旦从感兴趣的人群中收集数据,通常很难了解数据以无组织方式呈现时的含义。 将原始数据组合成有意义的形式,例如频率分布,可以使数据更容易理解和解释。 正是在频率分布的上下文中,遇到了以简洁的方式传达包含在数据中的数字信息的重要性。 因此,分组数据是已被组织成称为类的组的数据。 可以通过构建一个显示变量频率分布的表格(其值在原始数据集中给出)来组织原始数据集。 这种频率表通常称为分组数据。 在这里,我们开发了一个 m 代码来计算分组数据的峰态和峰态的超额。 可以在列形式矩阵中输入包含频率计数和 hist m 函数的 bin 位置的返回或修改向量 n 和 xout。 GKURTOSIS(X,0)调整峰度以产生偏差(通过较小的样本量进行校正)。 GKURTOSIS(X,1)与GKURTOSIS(X)相同,并且不针对偏差进行调整。 峰度计算使用公式, g2 = m4
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