偏态分布分为正偏态分布和负偏态分布。
正偏态分布是相对正态分布而言的。当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时，若M>Me>Mo时，即平均数大于中数，中数又大于众数，则数据的分布是属于正偏态分布。正偏态分布的特征是曲线的最高点偏向X轴的左边，位于左半部分的曲线比正态分布的曲线更陡，而右半部分的曲线比较平缓，并且其尾线比起左半部分的曲线更长，无限延伸直到接近X轴。
负偏态分布也是相对正态分布而言的。当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时，若M
2022-05-05 09:09:22
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此 m 文件返回具有概率参数 P 的几何分布的偏度、峰态和峰态超量。S、K 和 E 是输入参数的大小。 语法：函数 [s,k,e] = geoskekur(p) 输入： p - 概率参数输出： s - 偏度k - 峰态e - 峰度过剩
2022-04-08 11:24:54
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此脚本显示如何从给定的扩散加权 MRI 数据集计算扩散峰度 (DKI) 系数。 该脚本使用 A. Barmpoutis 和 J. Zhuo 撰写的文章“Diffusion Kurtosis Imaging: Robust Estimation from DW-MRI using Homogeneous Polynomials”中的各种约束实现了几种拟合方法，在 ISBI 会议录，2011 年，第 262-265 页。
2022-01-18 11:04:49
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峰度-偏度检验
峰度-偏度检验又称为Jarque-Bera检验，评价给定数据服从未知均值和方差的正态分布的假设是否成立。该检验基于数据样本的偏度和峰度。对于正态分布数据，样本偏度接近于0，样本峰度接近于3。
2021-12-29 16:40:26
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matlab偏度和峰度代码最大熵
此文件夹包含
Matlab
代码，开发用于查找拉格朗日乘法器，以拟合具有最大信息熵的分布。
它使用数据的均值、方差、偏度和峰度作为约束来找到分布。
2021-10-28 11:04:32
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噪声水平估计在许多图像处理应用（例如盲图像降噪）中至关重要。 在本文中，我们通过联合利用带通域中峰度的分段平稳性和正则性质，提出了一种用于自然图像的噪声级估计方法。 我们设计了一种基于K均值的算法，将图像自适应地划分为一系列不重叠的区域，每个区域的干净版本均假定与整个尺度上恒定但未知的峰度相关联。 然后，将噪声水平估计引入一个问题，以最佳地拟合此新峰度模型。 此外，我们开发了一种纠正方案，以通过噪声注入机制进一步降低估计偏差。 大量的实验结果表明，我们的方法可以可靠地估计各种噪声类型的噪声水平，并且优于某些最新技术，尤其是对于非高斯噪声。
2021-10-13 00:25:20
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