scipy.stats.Mixture.

kurtosis#

Mixture.kurtosis(*, method=None)[source]#

峰度（标准化四阶矩）

默认情况下，这是标准化四阶矩，也称为“非超额”或“Pearson”峰度（例如，正态分布的峰度为 3）。 “超额”或“Fisher”峰度（标准化四阶矩减 3）可通过 convention 参数获得。

参数:
method{None, ‘formula’, ‘general’, ‘transform’, ‘normalize’, ‘cache’}

用于计算标准化四阶矩的方法。并非所有方法都适用于所有分布。 详细信息请参见 moment。

convention{‘non-excess’, ‘excess’}

有两种不同的约定可用

  • 'non-excess'：标准化四阶矩（Pearson 峰度）

  • 'excess'：标准化四阶矩减 3（Fisher 峰度）

默认值为 'non-excess'。

另请参见

moment
mean
variance

参考文献

[1]

Kurtosis, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis

示例

使用所需的参数实例化一个分布

>>> from scipy import stats
>>> X = stats.Normal(mu=1., sigma=2.)

评估峰度

>>> X.kurtosis()
3.0
>>> (X.kurtosis()
...  == X.kurtosis(convention='excess') + 3.
...  == X.moment(order=4, kind='standardized'))
True
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