朱莉娅的峰度功能

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。

在朱莉娅，做：

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

在MATLAB中执行：

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

这里发生了什么？为什么这两种语言的峰度不同？

Answer 1

如此处所述：http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35b.htm

我们经常使用过度的峰度（峰度 - 3），使正常分布的（超额）峰值变为零。如distributions.jl docs所示，这是朱莉娅kurtosis(x)使用的内容。

Matlab不使用超额衡量标准（docs中甚至有一个提及这个潜在问题的注释）。