【高狹峯低闊峯】揭秘數據分佈密碼:高狹峯低闊峯,一眼識破數據特性

【高狹峯低闊峯】揭秘數據分佈密碼:高狹峯低闊峯,一眼識破數據特性
特徵 説明
峯度(kurtosis) 統計學衡量實數隨機變量概率分佈峯態的指標,用以描述分佈偏離正態分佈的程度。
چهارمین گشتاور استانداردisierte 通常,峯度定義為四階累積量除以二階累積量的平方,再減去 3。
超額峯度 超額峯度為正,稱為高狹峯(leptokurtic)。超額峯度為負,稱為低闊峯(platykurtic)。
樣本峯度 對於具有 n 個值的樣本,樣本峯度為:
次數分配表 次數分配表將一組資料的每個數值及其出現次數呈現出來,通常按數值大小排序。
常態分配 常態分配是對稱且鐘形分佈,大多數數值集中在中間,往兩側逐漸減少。
偏態 偏態指次數分配不是左右對稱的形狀,多數數值集中在一側,而另一側則逐漸減少。
正偏態 正偏態表示多數數值集中在低分側,隨著數值增高,次數逐漸減少。
負偏態 負偏態表示多數數值集中在高分側,隨著數值降低,次數逐漸減少。
高狹峯 高狹峯表示與常態分配相比,數值較集中的峯值較高,同時尾端也有較多偏離值。
低闊峯 低闊峯表示與常態分配相比,峯值較平坦,尾端也有較少偏離值。
SPSS 中的偏態和峯度 在 SPSS 中,可以使用「敍述統計」功能來計算偏態和峯度。
R 中使用 moments 套件計算偏態和峯度 在 R 中,可以使用 moments 套件計算偏態和峯度。
R 中使用 e1071 套件計算偏態 在 R 中,可以使用 e1071 套件計算偏態。
偏態的一般定義 偏態的一般定義為:
統計中使用偏態的公式 統計中使用的偏態公式為:
方法3類型1 方法 3,類型 1 為偏態的一般定義。
常態分佈的峯度統計 常態分佈的峯度統計量為 0。
用於計算峯度的方法 峯度可以使用以下方法計算:

高狹峯低闊峯:地貌特徵與成因分析

高狹峯低闊峯是兩類截然不同的地貌,它們在形態、成因和分佈上具有顯著差異。

高狹峯低闊峯 Play

一、地貌特徵

特徵 高狹峯 低闊峯
山峯形狀 陡峭、狹窄 平緩、寬闊
海拔高度 較高 較低
頂部 尖鋭 圓形或平坦
山坡 陡峭 緩和

二、成因分析

高狹峯低闊峯

1. 高狹峯

  • 侵蝕作用為主:流動的水或冰川沖刷作用強烈,侵蝕較快速,形成狹窄的山脊。
  • 抬升速度較快:地殼抬升速度快於侵蝕速度,山峯高度不斷增加,形成陡峭的山坡。

2. 低闊峯

  • 侵蝕作用較弱:流動的水或冰川沖刷作用較弱,侵蝕速度慢,難以形成尖鋭的山峯。
  • 抬升速度較慢:地殼抬升速度慢於侵蝕速度,山峯高度不顯著,形成平緩的山坡。

三、分佈區域

高狹峯多分佈於地殼活動活躍的地區,如喜馬拉雅山脈、安第斯山脈等。

低闊峯則廣泛分佈於平原、高原等地殼活動較穩定的地區,如美國中西部、中國華北平原等。

四、實例與比較

實例:

  • 珠穆朗瑪峯(高狹峯):世界上最高的山峯,海拔 8,848.86 公尺,山峯陡峭狹窄。
  • 黃山(低闊峯):中國著名的風景名勝區,山峯平緩寬闊,海拔 1,864 公尺。

比較:

特徵 珠穆朗瑪峯(高狹峯) 黃山(低闊峯)
海拔高度 8,848 公尺 1,864 公尺
山峯形狀 陡峭、狹窄 平緩、寬闊
成因 快速抬升和侵蝕 緩慢抬升和弱侵蝕

結論

高狹峯低闊峯的地貌特徵差異是由於成因上的不同。高狹峯主要受侵蝕作用和快速抬升影響,而低闊峯則受侵蝕作用較弱和緩慢抬升影響。這些地貌的不同分佈區域反映了地質作用在不同地區的差異性。

延伸閲讀…

次數分配的形狀:常態、偏態和峯態

統計名詞解釋

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