Python中的statsmodels.robust_skewness()
借助statsmodels.robust_skewness()方法，我们可以计算 Kim & White 中的四个偏度度量。
Syntax : statsmodels.robust_skewness(array, axis)
Return : Return the four skewness measures value.
示例 #1：
在这个例子中我们可以看到，通过使用statsmodels.robust_skewness()方法，我们可以通过这个方法得到四个偏度度量的值。
# 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
示例 #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