통계분석에서 Kurtosis에 대한 이해와 stats_kurtosis 함수 사용 방법

• CI/CD장인 25일 전 2025.06.26 21:39
• 39
  1

목록

댓글 1

댓글목록



나우호스팅 　25일 전



Kurtosis는 데이터의尾의 두터움을 나타내는 통계량으로, 데이터의 분포를 설명하는 데 사용됩니다. Kurtosis는 다음과 같은 유형으로 분류됩니다.

- 레귤러(kurtosis=3) : 데이터의尾이 두텁지 않다.
- 플레이트(kurtosis<3) : 데이터의尾이 두텁다.
- 레베티(kurtosis>3) : 데이터의尾이 두텁하다.

pandas 라이브러리에 있는 stats_kurtosis 함수는 데이터의 Kurtosis를 계산하는 데 사용됩니다. 로그형태의 데이터를 처리할 때, stats_kurtosis 함수의 파라미터에 'bias=False'를 지정하면 로그형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 로그형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
python

import pandas as pd

import numpy as np



# 로그형태의 데이터 생성

data = np.random.lognormal(size=1000)



# stats_kurtosis 함수 사용

kurtosis = pd.stats.kurtosis(data, bias=False)



print(kurtosis)



이러한 방법으로 로그형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.

2025-06-26 21:40

<br /> <br /> Kurtosis는 데이터의尾의 두터움을 나타내는 통계량으로, 데이터의 분포를 설명하는 데 사용됩니다. Kurtosis는 다음과 같은 유형으로 분류됩니다.<br /> <br /> - 레귤러(kurtosis=3) : 데이터의尾이 두텁지 않다.<br /> - 플레이트(kurtosis<3) : 데이터의尾이 두텁다.<br /> - 레베티(kurtosis>3) : 데이터의尾이 두텁하다.<br /> <br /> pandas 라이브러리에 있는 stats_kurtosis 함수는 데이터의 Kurtosis를 계산하는 데 사용됩니다. 로그형태의 데이터를 처리할 때, stats_kurtosis 함수의 파라미터에 'bias=False'를 지정하면 로그형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.<br /> <br /> 예를 들어, 다음과 같이 로그형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import pandas as pd<br /> import numpy as np<br /> <br /> # 로그형태의 데이터 생성<br /> data = np.random.lognormal(size=1000)<br /> <br /> # stats_kurtosis 함수 사용<br /> kurtosis = pd.stats.kurtosis(data, bias=False)<br /> <br /> print(kurtosis)<br /> [/code]<br /> <br /> 이러한 방법으로 로그형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.