我使用fBasics软件包来计算一个非常简单的矢量[1,2,3]的样本过量峰度：
> library(fBasics)
> x=c(1,2,3)
> kurtosis(x)
[1] -2.333333
attr(,"method")
[1] "excess"
我根据WIkipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis#Sample_kurtosis计算得出的值为-1.5。所以我想知道为什么fBaswics包会给出不同的结果？
谢谢！
请改用“kurtosis时刻”包。
> library(moments)
> kurtosis(x)
[1] 1.5
kurtosis来自momments的计算出Pearson峰度量度的估计量。该功能的实现（如果x是数字矢量）如下：
n <- length(x)
n * sum((x - mean(x))^4)/(sum((x - mean(x))^2)^2)
为使您获得超峰度，请使用：
> kurtosis(x)-3
[1] -1.5
现在，为了让您了解kurtosisfBasics表单的不同之处，请查看该代码的用途：
library(fBasics)
methods("kurtosis")
getAnywhere("kurtosis.default")
如果x是数值向量，则多余的峰度在fBasics的峰度中定义（实际上是从timeDate开始，请参阅我的评论）：
sum((x - mean(x))^4/as.numeric(var(x))^2)/length(x) - 3
我认为这会对您有所帮助。您评论中的问题是寻找基本的统计答案，我刚刚指出了R编程提示，以获取您的作业答案。
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