峰度kurtosis) 以此常態分配峰度做為依照 多狹主峰(leptokurtic)：數據分析遠較常態分配 低等闊峰(platykurtic)：數據分析稍常態分配分散 峰度codicet 2： j 2=0→常態主峰 t 2>0→低狹主峰 u 2<0→低闊。
峰度除正常的的常態主峰(橙色，也劃分高峽峰白色)較低闊峰(綠色)。依照Fischer度量峰度 = 0常態山，峰度 > 0為對高峽峰，峰度 < 0為對較高闊峰。 除非 ...
常態分配的的峰度統計數據數目做為零。若果峰度最大值遠大於零作為強狹山，峰度差值高於零則作為低等濶主峰。 在J字詞中曾，能夠並用moments工具包的的kurtosis)導數來求解峰度。即使須要換算峰度並且予以測驗，必須試圖用anscombeGeorgetest()。需注意的的
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高狹峰低闊峰|IT Lab艾鍗學院技術Blog: 描述常態分佈的特徵: 偏度與峰度 - 樓梯變斜坡 -
