峰度英文解释翻译、峰度的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 kurtosis
【医】 kurtosis
【经】 kurtosis

峰度（kurtosis）是统计学中描述概率分布形态陡峭程度的指标，其英文对应词为"kurtosis"，源自希腊语"kyrtos"（意为隆起）。该参数用于衡量数据分布的尖锐或平坦程度，相对于正态分布而言。根据《统计学大辞典》（牛津大学出版社）定义，峰度计算基于四阶中心矩标准化处理后的结果，公式为：

$$ Kurtosis = frac{E[(X-mu)]}{sigma} - 3 $$

其中$mu$为均值，$sigma$为标准差。根据《数学百科全书》（Springer）分类标准，峰度分为三种类型：

美国国家标准与技术研究院（NIST）指出，峰度分析在金融风险管理、质量控制和信号处理领域有重要应用，可帮助识别极端值风险。国际标准化组织（ISO 3534-1:2023）建议结合偏度共同使用，以完整描述数据分布特征。

峰度（Kurtosis）是统计学中用于衡量数据分布曲线顶端陡峭或平坦程度的指标，反映了数据分布的尾部厚度和极端值出现频率。以下是综合多个来源的详细解释：

峰度通过四阶中心矩计算，用于量化数据分布与正态分布的偏离程度。正态分布的峰度值为3，若数据峰度大于3，分布曲线更陡峭（尖峰，尾部厚，极端值多）；若小于3，则更平缓（平峰，尾部薄，数据分散）。

公式为四阶中心矩与标准差四次方的比值，常减去3以正态分布为基准（称为超值峰度）： $$ text{峰度} = frac{mu_4}{sigma} - 3 $$ 其中，$mu_4$为四阶中心矩，$sigma$为标准差。

若某数据集峰度为2.5（即超值峰度-0.5），说明其分布比正态分布更平坦，数据分散程度较高。反之，峰度5.0（超值峰度2.0）则表明数据集中且有更多极端值。

如需具体计算公式或应用案例，可进一步参考统计工具（如SPSS）的文档或专业教材。