このページでは統計の基本となる尖度について全部で3つの求め方を紹介します。
今日はPythonを使って尖度を求める方法を勉強していきましょう！
尖度は確率分布やデータのとがり具合を測る指標で、様々なモジュールを使ってできますよ。
自分でプログラムも書けば理解も進みそうですね！
頑張ってついていきますね！
尖度（kurtosis）は、確率分布やデータの尖り度を示す統計量の一つです。
正の尖度は尖った分布を、負の尖度は平らな分布を示します。
この記事では、Pythonを使用して尖度を計算する方法について解説します。
プログラムの例を通じて、初心者でもわかりやすく説明します。
歪度を求める3つの方法
Pythonで歪度を求める場合、3つの方法があります。
- numpyのmean関数、std関数を使用する方法
- pandas.Series.skew関数を使用する方法
- scipy.stats.skew関数を使用する方法
それぞれ順番に説明していきます。
numpyのmean関数、std関数を使用する方法
numpyモジュールには、平均値と標準偏差を計算する関数があります。
これらを使って、尖度を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで歪度を求めることができます。
import numpy as np
# データセット
data = np.array([23, 45, 67, 12, 34, 56, 78, 91, 43, 20])
# 尖度を計算
kurtosis = np.mean((data - np.mean(data))**4) / np.std(data)**4 - 3
print(kurtosis)pandas.Series.kurt関数を使用する方法
pandasモジュールには、尖度を直接計算する関数があります。
これを使って、尖度を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで尖度を求めることができます。
import pandas as pd
# データの準備
data = [19, 16, 67, 12, 34, 56, 88, 91, 43, 20]
# 尖度の計算
kurtosis = pd.Series(data).kurt()
# 結果の出力
print(kurtosis)scipy.stats.kurtosis関数を使用する方法
scipyモジュールには、尖度を直接計算する関数があります。
これを使って、尖度を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで尖度を求めることができます。
from scipy import stats
# データの準備
data = [8, 45, 7, 52, 34, 56, 78, 41, 43, 20]
# 尖度の計算
kurtosis = stats.kurtosis(data)
# 結果の出力
print(kurtosis)なんとかできましたよ！
尖度を求める方法ってこんなにたくさんあるんですね。
たくさんの方法があるから目的に合わせて使い分けられるのが良いですね！
手元にあるデータや目的に合わせて便利に使い分けてもらえたらと思います！
まとめ
この記事では、Pythonを使用して尖度を計算し、その結果を解釈する方法について解説しました。
尖度は分布の尖り度を示す指標であり、正の尖度は尖った分布、負の尖度は平らな分布を示します。
自身が分析したいデータに合わせて使い分けることができれば、データの形状についてより深く理解することができます。
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