왜도 및 첨도 계산기
왜도는 데이터 세트 또는 분포의 왜도를 측정한 것입니다. 이 값은 양수 또는 음수일 수 있습니다. 음의 왜도는 일반적으로 꼬리가 분포의 왼쪽에 있음을 나타냅니다. 양수 값은 일반적으로 꼬리가 오른쪽에 있음을 나타냅니다.
첨도는 단순히 데이터 세트 또는 분포의 “꼬리”를 측정한 것입니다. 이 계산기에서 사용하는 첨도 수식은 Excel에서 사용하는 수식과 동일하며, 이를 초과 첨도 라고 합니다.
데이터 세트의 왜도와 첨도를 찾으려면 아래 상자에 쉼표로 구분된 값을 입력한 다음 “계산” 버튼을 클릭하세요.
//define addition function function add(a, b) { return a + b; }
//create function that performs t test calculations function calc() {
//get user input data var input_data = document.getElementById('input_data').value.match(/\d+/g).map(Number);
//find summary statistics var n = input_data.length; var total_mean = math.mean(input_data); var total_var = math.var(input_data) var total_sd = Math.sqrt(total_var);
//calculate skewness var term1 = n / ( (n-1)*(n-2) ); var term2 = (input_data.map(function(x) { return Math.pow((x-total_mean) / total_sd, 3); })).reduce(add, 0) var skewness = term1 * term2;
//calculate kurtosis var term1 = ( n*(n+1) ) / ( (n-1)*(n-2)*(n-3) ); var term2 = ( (input_data.map(function(x) { return Math.pow(x-total_mean, 4); })).reduce(add, 0) ) / ( Math.pow(total_var, 2) ); var term3 = ( 3 * (Math.pow(n-1, 2)) ) / ( (n-2)*(n-3) ); var kurtosis = term1 * term2 - term3;
//output results document.getElementById('skewness').innerHTML = "Skewness: " + skewness.toFixed(5); document.getElementById('kurtosis').innerHTML = "Kurtosis: " + kurtosis.toFixed(5);
}