excel计算峰度系数
使用峰函数:KURT 和偏度SKEW直接计算。偏度（skewness）也称为偏态、偏态系数，是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。峰度：峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。偏态系数=SKEW(A1:J15)。
如何计算excel数据中的偏度和峰度系数
在Excel中，可以使用以下函数来计算数据的偏度和峰度系数：
1. 偏度系数（Skewness）：用于测量数据分布的不对称性。
函数名：SKEW
语法：SKEW(data_range)
示例：=SKEW(A1:A100)
2. 峰度系数（Kurtosis）：用于测量数据分布的尖锐程度或平坦程度。
函数名：KURT
语法：KURT(data_range)
示例：=KURT(A1:A100)
其中，data_range指数据所在的范围，可以是一列数据的范围或整个数据区域的范围。
需要注意的是，这两个函数计算的是样本偏度和样本峰度，而非总体偏度和总体峰度。如果想计算总体偏度和峰度，在函数后面加上“TRUE”或省略该参数。
使用上述函数后，会返回一个数值作为结果，该值可以用来判断数据的偏度和峰度，一般偏度和峰度的绝对值越小，数据越符合正态分布。具体的判断标准可以根据领域或需求进行设置和调整。
希望这个简要的解答能对您有所帮助。如果您需要更详细或特定的信息，请提供更具体的数据和要求，我将竭力提供进一步的指导。
wps求峰度和偏度
峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。
1. 峰度为0.17，偏度为-0.14。
2. 峰度是描述数据分布形态陡峭或平缓程度的统计量，峰度为0表示数据分布与正态分布相同，峰度大于0表示数据分布比正态分布更陡峭，峰度小于0表示数据分布比正态分布更平缓。
偏度是描述数据分布偏斜程度的统计量，偏度为0表示数据分布左右对称，偏度大于0表示数据分布向右偏斜，偏度小于0表示数据分布向左偏斜。
3. 峰度和偏度是描述数据分布形态的重要统计量，可以帮助我们了解数据的分布情况，进而进行数据分析和决策。
在WPS中，可以通过使用峰度函数和偏度函数来计算数据的峰度和偏度。
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