借助statsmodels.expected_robust_kurtosis()方法，我们可以计算鲁棒性峰度量度的期望值statsmodels.expected_robust_kurtosis()方法。
用法： statsmodels.expected_robust_kurtosis(ab, db)返回：返回四个峰度值，即kr1，kr2，kr3和kr4。
范例1：
在这个例子中，我们可以通过使用statsmodels.expected_robust_kurtosis()该方法可以得到鲁棒峰度测度的期望值。
# import numpy and statsmodels
import numpy as np
from statsmodels.stats.stattools import expected_robust_kurtosis
# Using statsmodels.expected_robust_kurtosis() method
gfg = expected_robust_kurtosis()
print(gfg)输出：
[3.0000000 1.23309512 2.58522712 2.90584695]
范例2：
# import numpy and statsmodels
import numpy as np
from statsmodels.stats.stattools import expected_robust_kurtosis
# Using statsmodels.expected_robust_kurtosis() method
gfg = expected_robust_kurtosis([12, 22], [6, 7])
print(gfg)输出：
[3.0000000 1.23309512 1.23859789 1.0535188 ]
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 statsmodels.expected_robust_kurtosis() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。