To understand a new method that can

To understand a new method that can be used to improve upon Gaussian distribution, it is important to review the meaning and significance of a statistical term – kurtosis.

Kurtosis is a statistical term used to describe the relative distribution of data. Kurtosis is defined as the ratio of statistical moments. Normalized kurtosis is defined as the fourth statistical moment divided by the square of the second statistical moment. This is done to remove variability due to waveform amplitude from the measurement. In this normalized form, the kurtosis for Gaussian data is always 3, regardless of the RMS level or PSD. The normalized kurtosis value k can be easily computed from N samples of zero-mean waveform data, xi, using Equation 1.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เข้าใจวิธีการใหม่ที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการกระจาย Gaussian จำเป็นต้องทบทวนความหมายและความสำคัญของคำสถิติ – เคอร์โทซิและเคอร์โทซิเป็นคำสถิติที่ใช้อธิบายการกระจายสัมพัทธ์ของข้อมูล และเคอร์โทซิถูกกำหนดเป็นอัตราส่วนของช่วงเวลาทางสถิติ และเคอร์โทซิมาตรฐานถูกกำหนดเป็นขณะนี้สถิติสี่หาร ด้วยกำลังสองของสองสถิติขณะนี้ นี้จะทำการเอาออกสำหรับความผันผวนเนื่องจากความกว้างของรูปคลื่นจากการประเมิน ในแบบฟอร์มนี้มาตรฐาน เคอร์โทซิ Gaussian ข้อมูลได้เสมอ 3 ระดับ RMS หรือ PSD K ค่าเคอร์โทซิมาตรฐานสามารถถูกคำนวณจากตัวอย่าง N หมายความว่าศูนย์บันทึกข้อมูล ซีอาน ใช้สมการ 1 ได้อย่างง่ายดาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อให้เข้าใจถึงวิธีการใหม่ที่สามารถนำมาใช้ในการปรับปรุงการกระจายเสียนเป็นสิ่งสำคัญในการตรวจสอบความหมายและความสำคัญของระยะทางสถิติ. - โด่งโด่งเป็นคำที่สถิติที่ใช้ในการอธิบายถึงการกระจายของข้อมูลที่สัมพันธ์กัน โด่งถูกกำหนดให้เป็นช่วงเวลาที่อัตราส่วนของสถิติ ปกติโด่งถูกกำหนดให้เป็นช่วงเวลาที่ทางสถิติที่สี่หารด้วยตารางสถิติของช่วงเวลาที่สอง นี้จะทำเพื่อลบความแปรปรวนเนื่องจากความกว้างสัญญาณจากการวัด ในรูปแบบปกตินี้โด่งสำหรับข้อมูลเสียนอยู่เสมอ 3 ไม่คำนึงถึงระดับ RMS หรือ PSD ค่า k ที่โด่งปกติสามารถคำนวณได้อย่างง่ายดายจากกลุ่มตัวอย่างยังไม่มีข้อมูลรูปแบบของคลื่นศูนย์หมายถึงซีอานโดยใช้สมการที่ 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อให้เข้าใจวิธีการใหม่ที่คุณสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการกระจาย Gaussian , มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะตรวจสอบความหมายและความสำคัญของระยะทางสถิติ–โด่ง

โด่งเป็นสถิติคำที่ใช้เพื่ออธิบายการกระจายสัมพัทธ์ของข้อมูล ความโด่ง หมายถึง อัตราส่วนของช่วงเวลาทางรูปโด่ง หมายถึง ช่วงเวลา 4 สถิติแบ่งตามตารางในขณะนี้สถิติ 2 นี้จะทำเพื่อขจัดความแปรปรวนเนื่องจากคลื่นสัญญาณจากการวัด ในรูป แบบโด่งแบบเกาส์เซียนเสมอ 3 โดยไม่คำนึงถึงระดับ RMS หรือ PSDค่าความโด่ง ค่า K สามารถคำนวณได้จาก N ตัวอย่างของศูนย์หมายถึงสัญญาณข้อมูล Xi โดยใช้สมการ 1 .