scipy.stats.Uniform.

峰度#

Uniform.kurtosis(*, method=None, convention='non-excess')[源代码]#

峰度（标准化的四阶矩）

默认情况下，这是标准化的四阶矩，也称为“非超额”或“皮尔逊”峰度（例如，正态分布的峰度为 3）。通过 convention 参数可以使用“超额”或“费舍尔”峰度（标准化的四阶矩减 3）。

参数:

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

用于计算标准化四阶矩的方法。并非所有分布都可使用所有方法。有关详细信息，请参见 moment。

convention{‘non-excess’, ‘excess’}

有两种不同的惯例可用

默认值为 'non-excess'。

另请参阅

参考文献

[1]

示例

使用所需的参数实例化分布

>>> 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