t分布峰度的问题

嗨，从没放弃的小努力你好：

一般说的尖峰对应肥尾：

但是t分布这里跟正态分布相比不是，可以当个结论记一下

t分布相对于正态分布峰度要低，此时不是我们常对应的尖峰肥尾，而是把正态分布进行压缩，尾部就想对于正态分布变得更肥了。

自由度超过 30 度后，t 分布和正态分布变得非常相似

峰度数值越大，实际上是指分布曲线的中央峰值相对于两侧的“肩部”来说更为突出或尖锐，而不是指图形上的最高峰值在垂直方向上的绝对高度增加。形象地说，就是数据点在均值周围的密集程度增加了，使得分布曲线在中间部分显得更为“耸立”。

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虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！

嗨，爱思考的PZer你好：

kurtosis的定义是指分散程度，不是峰更高或者更低。

3（n-2）/（n-4）按照公式，当n增加 ，自由度增加，kurtosis数值增加

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就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！

嗨，爱思考的PZer你好：

当自由度较小时，t分布的峰度相较于正态分布会更低，也就是说，t分布的顶峰比正态分布更低且尾部更厚（即“platykurtic”）

随着自由度的增加，t分布逐渐接近正态分布

当自由度趋向于无穷大时，t分布实际上变成了正态分布

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就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！