matlab求峰度(kurtosis）、偏度(skewness)得函数及python对应的峰度(kurtosis）、偏度(skewness)函数

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          正在做一个把matlab程序转python的工作，记录下遇到的问题与解决方案

定义

• 峰度kurtosis：用于度量x偏离某分布的程度。
  • 正太分布的峰度是3；
  • 当时间序列的曲线峰值比正太分布的高时，峰度大于3；
  • 当比正太分布的低时，峰度小于3。

• 偏度skewness：用于衡量x的对称性。
  • 对于正太分布，偏度为0;
  • 若偏度为正，则x均值左侧的离散度比右侧弱；
  • 若偏度为负，则x均值左侧的离散度比右侧强。

matlab

radius = [1,2,3,4,5];
bubble_kurtois = kurtosis(radius);                    %12 陡峭度
bubble_sknew = skewness(radius);                      %13 偏斜度

python

from scipy import stats

radius = [1,2,3,4,5]
bubble_kurtois = stats.kurtosis(radius, fisher=False)   #12 陡峭度
bubble_sknew = stats.skew(radius)                       #13 偏斜度

          两个函数的详细参数见 scipy.stats.kurtosis ， scipy.stats.skew

          注意求峰度的时候指定 fisher=False ，否则会出现这篇文章的问题 python求解峰度kurtosis 和matlab求得的值差很远 解决办法

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