房屋建筑设计网站,工信部icp备案号查询,虚拟主机建设网站两个,网站邮箱登陆代码集中趋势和离散程度是数据分布的两个重要特征,但要全面了解数据分布的特点#xff0c;还应掌握数据分布的形态。 描述数据分布形态的度量有偏度系数和峰度系数, 其中偏度系数描述数据的对称性,峰度系数描述与正态分布的偏离程度。
峰度系数反映分布峰的尖峭程度的重要指标. 当…集中趋势和离散程度是数据分布的两个重要特征,但要全面了解数据分布的特点还应掌握数据分布的形态。 描述数据分布形态的度量有偏度系数和峰度系数, 其中偏度系数描述数据的对称性,峰度系数描述与正态分布的偏离程度。
峰度系数反映分布峰的尖峭程度的重要指标. 当峰度系数大于0时两侧极端数据较多; 当峰度系数小于0时两侧极端数据较少。
基本条件
*时间T固定空间S固定
情况1只改变中枢的T长短
np15a np.concatenate((np.arange(0.5, 21, 1.5), np.full((12,), 20), np.arange(20, 40, 1.5)), axis0)
np20a np.concatenate((np.arange(0, 21, 2), np.full((18,), 20), np.arange(20, 41, 2)), axis0)
np25a np.concatenate((np.arange(0, 21, 2.5), np.full((22,), 20), np.arange(20, 41, 2.5)), axis0)峰度分别为①-0.34②0.42③1.22
结论
①中枢越长峰度系数越大。
情况2只改变中枢的位置 峰度分别为 0 -1.16 1 -0.84 2 -0.61[绿色] 3 -0.77 4 -1.1
结论
①中枢越靠近均值偏度接近0峰值越大(-0.61) ②偏度的正负对峰度没有影响。但偏度的绝对值越大峰度值越小。
情况3峰度值为0的abc浪
import numpy as np
from scipy.stats import kurtosis
def skew0(x1, x2, y500, s1):np00 np.concatenate((np.arange(y-x2*s, y, s), np.full((x1,), y), np.arange(ys, ysx2*s, s)), axis0)npp np.empty((0, len(np00)))npp np.vstack((npp, np00))kt kurtosis(npp[0])return kt, nppf12 np.arange(100, 1000, 1)
for i in f12:for j in f12:kt, npp skew0(i, j, 500, 1)if abs(kt) 0.0001:print(i, j, i/j, j/i, kt)结论
①ac浪 / b浪的时间比值约等于2.6712 也就是说a浪和c浪匀速前提下极限是2.67 若a和c浪是水平极限是8
def skew0(x1, x2, y500, s10):np00 np.concatenate((np.full((x2,), s), np.full((x1,), y), np.full((x2,), 2*y - s)), axis0)npp np.empty((0, len(np00)))npp np.vstack((npp, np00))kt kurtosis(npp[0])return kt, npp
