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R语言 semTools包 kurtosis()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 00:44:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
kurtosis(semTools)
kurtosis()所属R语言包:semTools

                                         Finding excessive kurtosis
                                         查找过多的峰度

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Finding excessive kurtosis (g2) of an object
查找过大的峰度(g2的)的一个对象


用法----------Usage----------


kurtosis(object, population=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数:object
A vector used to find a excessive kurtosis  
找到一个向量的过度峰度


参数:population
TRUE to compute the parameter formula. FALSE to compute the sample statistic formula.  
TRUE的参数计算公式。 FALSE计算样本的统计公式。


Details

详细信息----------Details----------

The excessive kurtosis computed is g2. The parameter excessive kurtosis γ_{2} formula is
过度峰度计算为G2。参数过度峰度γ_{2}公式为

where μ_{i} denotes the i order central moment.
μ_{i}表示i阶中心矩。

The excessive kurtosis formula for sample statistic g_{2} is
过度峰度公式为样本统计g_{2}

where k_{i} are the i order k-statistic.
k_{i}是ik阶统计量。

The standard error of the excessive kurtosis is
过度峰度的标准误差

where N is the sample size.
N是样本大小。


值----------Value----------

A value of an excessive kurtosis with a test statistic if the population is specified as FALSE
如果人口的过度峰态检验统计量的值被指定为FALSE


(作者)----------Author(s)----------



Sunthud Pornprasertmanit (University of Kansas; <a href="mailto:psunthud@ku.edu">psunthud@ku.edu</a>)




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

skew Find the univariate skewness of a variable
skew查找一个变量的单变量偏态

mardiaSkew Find the Mardia's multivariate skewness of a set of variables
mardiaSkew查找Mardia的一组变量的多变量偏态

mardiaKurtosis Find the Mardia's multivariate kurtosis of a set of variables
mardiaKurtosis查找Mardia的一组变量的多变量峰度


实例----------Examples----------


kurtosis(1:5)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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