Python/기타
[Scipy.stats] 왜도(Skew) / 첨도 (Kurtosis)
뭬자
2020. 9. 7. 23:32
from scipy.stats import skew, kurtosis
# 왜도
skew(data)
# 첨도
kurtosis(data, fisher=True)왜도 (Skewness)
- 분포의 비대칭도.
- 정규분포 = 왜도 0
- 왼쪽으로 치우침 = 왜도 > 0
- 오른쪽으로 치우침 = 왜도 < 0
from scipy.stats import skew
# 왜도
skew(data)
첨도 (Kurtosis)
- 확률분포의 뾰족한 정도.
- 정규분포 = 첨도 0(Pearson 첨도 = 3)
- 위로 뾰족함 = 첨도 > 0(Pearson 첨도 >3)
- 아래로 뾰족함 = 첨도 < 0 (Pearson 첨도 < 3)
from scipy.stats import kurtosis
# 첨도
kurtosis(data, fisher=True)* Fisher = True
- 첨도 기준이 Fisher (normal ==> 0.0) 이다.
- 정규분포의 첨도 = 0이다.
* Fisher = False
- 첨도 기준이 Pearson (normal ==> 3.0)
- 정규분포의 첨도 = 3이다.
반응형