scipy.stats.mstats.

kurtosistest

scipy.stats.mstats.kurtosistest(a, axis=0, alternative='two-sided')

檢定資料集是否具有常態峰度

參數:

aarray_like

樣本資料的陣列

axisint 或 None，選用

計算檢定的軸。預設值為 0。若為 None，則對整個陣列 a 進行計算。

alternative{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, 選用

定義對立假設。以下選項可用 (預設值為 ‘two-sided’)

• ‘two-sided’：樣本底層分佈的峰度與常態分佈的峰度不同

• ‘less’：樣本底層分佈的峰度小於常態分佈的峰度

• ‘greater’：樣本底層分佈的峰度大於常態分佈的峰度

在版本 1.7.0 中新增。

回傳值:

statisticarray_like

此檢定計算出的 z-分數。

pvaluearray_like

假設檢定的 p 值

註解

有關 kurtosistest 的更多詳細資訊，請參閱 scipy.stats.kurtosistest。