polars.Series.kurtosis

Series.kurtosis(
    *,
    fisher: bool = True,
    bias: bool = True,
) → float | None

Вычисляет эксцесс (по Фишеру или Пирсону) набора данных.

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

Подробнее см. в scipy.stats.

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

>>> s = pl.Series("grades", [66, 79, 54, 97, 96, 70, 69, 85, 93, 75])
>>> s.kurtosis()
-1.0522623626787952
>>> s.kurtosis(fisher=False)
1.9477376373212048
>>> s.kurtosis(fisher=False, bias=False)
2.1040361802642717