求教：根据峰度和偏度来判断正态分布 Thank Thank you for your advice．谢谢你的建议。直接做正态性检验.分析-描述统计-探索-带检验的正态图 如果不是正态分布再看偏度峰度判定是正偏态或者负偏态
以下excel数据如何计算偏度和峰度系数？
如何理顺正态分布检验结果与峰度系数，偏度系数之间的关系 偏度：偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。如果是正太分布的话.偏度是 三阶中心距，值为0.Skewness=0 分布形态与正态分布偏度相同Skewness>；0 正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边。Skewness负偏差数值较大，为负偏或左偏。长尾巴拖在左边。计算公式：Skewness=E[((x-E(x))/(\\sqrt{D(x)}))^3]Skewness|越大，分布形态偏移程度越大。峰度峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。它是和正态分布相比较的。Kurtosis=0 与正态分布的陡缓程度相同。Kurtosis>；0 比正态分布的高峰更加陡峭—尖顶峰Kurtosis比正态分布的高峰来得—平顶峰计算公式：Kurtosis=E[((x-E(x))/(\\sqrt(D(x))))^4]-3 四阶中心距-3.如果是正态分布，那么偏度，峰度均为0.
excel和DPS以及spss计算出的的偏度和峰度值一样吗？怎么判断是否符合正态分布 肯定一样的，不过一般不用这个系数判别正态性的，有正态性检验的
服从正态分布 偏度、峰度要满足什么要求？ ^正态分布具2113有两个参数μ和σ^2的连续型5261随机变量的分布，第一参数μ是服从4102正态分布的随机1653变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。扩展资料：一、图形特征集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。二、历史发展正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的，但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究，故正态分布又叫高斯分布。
