我对java文档中使用的奇怪的峰度公式有一个问题:。
Computes the Kurtosis of the available values.
We use the following (unbiased) formula to define kurtosis:
kurtosis = { [n(n+1) / (n -1)(n - 2)(n-3)] sum[(x_i - mean)^4] / std^4 } - [3(n-1)^2 / (n-2)(n-3)]
where n is the number of values, mean is the Mean and std is the
嗨,我目前正在比较Matlab和Apache函数之间的统计数据。这里,Apache函数在Java中进行了测试。对于同一组数据,我从一个双数组(double[] )得到了如下不同的结果:
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Matlab vs Apache
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max = 0.5451 vs 0.5450980392156862
min = 0.4941 vs 0.49411764705882355
我想检验我的线性回归模型的所有假设是否成立。我手动做了这件事,看起来很好。但是,我想再次检查gvlma函数。我得到的输出是:
gvlma(x = m_lag)
Value p-value Decision
Global Stat 82.475 0.00000 Assumptions NOT satisfied!
Skewness 72.378 0.00000 Assumptions NOT satisfied!
Kurtosis 1.040 0.30778
我有大约300个变量,我正在计算它们的偏度和峰度。现在,我想创建一个新的变量,它将包含偏度和峰度在一定范围内的所有变量的列表。其思想是只选择那些满足条件的变量,并对所有其他变量执行归一化。 来计算我正在使用的偏斜度; Descriptives A TO Z
/Statistics Skewness.
Execute. 我知道这不是一个有效的语法,但我需要这样的语法: Compute x= if(Skewness(A TO Z)>1) 请帮我解决这个问题的SPSS语法。