polars.Expr.kurtosis

Expr.kurtosis(
    *,
    fisher: bool = True,
    bias: bool = True,
) → Expr

Вычисляет эксцесс (по Фишеру или Пирсону) набора данных.

Эксцесс — это центральный момент четвёртого порядка, делённый на квадрат дисперсии. При использовании определения Фишера из результата вычитается 3.0, чтобы для нормального распределения получить 0.0. Если bias равен False, эксцесс вычисляется с помощью k-статистик, чтобы устранить смещение, возникающее из-за смещённых оценок моментов.

Дополнительную информацию см. в scipy.stats

движок:В памятиПотоковая обработка

Параметры:

fisherbool, optional

Если True, используется определение Фишера (нормальное распределение ==> 0.0). Если False, используется определение Пирсона (нормальное распределение ==> 3.0).

biasbool, optional

Если False, вычисления корректируются с учётом статистического смещения.

Примеры

>>> df = pl.DataFrame({"a": [1, 2, 3, 2, 1]})
>>> df.select(pl.col("a").kurtosis())
shape: (1, 1)
┌───────────┐
│ a         │
│ ---       │
│ f64       │
╞═══════════╡
│ -1.153061 │
└───────────┘