借助statsmodels.robust_skewness()方法，我们可以计算Kim&White中的四个偏度度量。
用法：statsmodels.robust_skewness(array, axis)
返回：Return the four skewness measures value.
范例1：
在这个例子中，我们可以通过使用statsmodels.robust_skewness()方法，我们可以使用此方法获得四个偏度度量的值。
# import numpy and statsmodels
import numpy as np
from statsmodels.stats.stattools import robust_skewness
g = np.array([1, 2, 3, 4, 7, 8])
# Using statsmodels.robust_skewness() method
gfg = medcouple(g)
print(gfg)输出：
0.2857142857142857
范例2：
# import numpy and statsmodels
import numpy as np
from statsmodels.stats.stattools import robust_skewness
g = np.array([1, 2, 8, 9, 10])
# Using statsmodels.robust_skewness() method
gfg = medcouple(g)
print(gfg)输出：
-0.5555555555555556
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.robust_skewness() 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。