Julia中的峰度函数

Question

所以我一直在玩 Julia，我发现计算概率分布峰度的函数在 Julia 和 MATLAB 之间的实现方式不同。

在 Julia 中，这样做：

using Distributions
dist = Beta(3, 5)
x = rand(dist, 10000)
kurtosis(x) #gives a value approximately around -0.42

在 MATLAB 中：

x = betarnd(3, 5, [1, 10000]);
kurtosis(x) %gives something approximately around 2.60

这里发生了什么？为什么两种语言的峰度不同？

Answer 1

这里解释：http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35b.htm

我们经常使用超峰态 (Kurtosis - 3) 以使正态分布的 (Excess) 峰态变为零。如distributions.jl docs 所示，这是 Julia 中的kurtosis(x) 使用的。

Matlab 不使用过度测量（docs 中甚至有一条注释提到了这个潜在问题）。