高狹峰低闊峰|偏態與峰度【SPSS,移塔位

能見到偏態-0.234(負偏態) ，峰度做為1.471低等闊峰) 。 7. 協調灰階，會較高狹峰低闊峰判斷的的信息重新分配及常態分配曲態的的偏差，儘管預測樣本數據均值等為 65.25 ，能夠見到較多。

若 k3 < 0，原產為對負略偏（左偏，數據分佈之中存有較多數據分析點鐘高值地區，但左尾極短，代表還有少部分極小的的最小值偏移差值令 (P-a)n之後負愈來愈少John 峰度（Kurtosis）。

1.強狹主峰leptokurtic):頻次重新分配的的直線常態峰尖峻，個性便是的的傷亡人數常態主峰少，小腿的的次數並不比常態主峰太少，因此倆下端的的數量比起常態主峰仍然少。 2.高闊峰(platykurtic):量平均分配圓弧偏常態山狹窄，故其特點並排的的總數勝過常態分。

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