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2 计算方法
数理统计学中，要描述随机变量的特征，往往会测量其均值、偏差、偏斜度、陡峭度以及局部峰点数等指标。常用随机变量的均值描述随机变量取值的平均位置；用方差来表示的是各个数据与均值偏离程度的度量，而数理统计学中矩的概念的提出则具有更广泛的应用意义。
2. 1偏度和峰度指标
首先介绍矩的概念，其次通过对引入中心矩的概念，列出二阶中心矩、三阶中心矩和四阶中心矩，最后引出偏度和峰度的计算公式。
随机变量矩的类型分为原点矩和中心矩两种。
原点矩的定义为：
式中，Vk表示X的k阶原点矩，Xk表示随机变量的k阶方程，EXk表示对Xk求期望的数学运算。
中心矩的定义与原点矩的定义类似，其定义如下所示：
式中，玩表示X的k阶中心矩。
显然，由式（4）可知：随机变量X的一阶原点矩为该随机变量的数学期望。由式（5）可知：随机变量X的二阶中心矩为该随机变量的方差。数学期望和方差都是矩的特殊情况。
实际工程计算中，矩的概念具有重要的应用价值，本文通过矩的二阶中心矩和三阶中心矩计算式，提出了偏度和峰度概念，下面对偏度和峰度的计算公式及表达意义进行说明。
随机变量X的二阶中心矩和三阶中心矩分别为U2E[X-EX]2和认=E3 [X-EX] 3，则偏度表示为：
偏度S（X）是描绘随机变量关于其均值不对称程度的数字特征，反映的是随机变量概率分布的偏斜程度。
随机变量X的二阶中心矩和四阶中心矩分别为U2=E[X-EX]2和U4=E[X-EX]4，则偏度表示为：
峰度K（X）是把随机变量的概率密度与正态曲线进行比较，通常峰度越大，密度曲线的顶部越“尖”，峰度越小，密度曲线的顶部越“平”。
2.2计算步骤
第一步：对所有气室压力分布曲线与正态曲线进行比较，确认其分布类型。
第二步：对压力异常的气室，则进行峰度和偏度计算，判断气室压力是否异常。
第三步：通过分析以＿卜所有指标数据，对GIS设备气室压力异常情况进行判断，分析气室压力所属类型。
