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最近由于工作中需要用到c++编写计算偏度和峰度，因此在网上找了很多文章，但最后发现得出的峰度和偏度的计算结果和python直接调用pandas计算的结果不一致，最后在excel的计算中找到公式后发现最终结果需要做一些小小的处理，得到的结果与python一致，这里记录下：

偏度：



峰度：



附上c++代码：

double mean(const deque<double>& data){
    if(data.size() > 0){
        double ans = 0.0;
        for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
            ans += data[i];
        }
        ans = ans / data.size();
        return ans;
    }else{
        return 0.0;
    }
}

double stddev(const deque<double>& data ){
    if(data.size()>0){
        double a1 = mean(data);
        double a2 = 0.0;
        for(int i=0;i<data.size();++i){
            a2 += (a1 - data[i]) * (a1 - data[i]);
        }
        a2 = sqrt(a2 / (data.size()-1));
        return a2;
    }else{
        return 0.0;
    }
}

double get_deque_skew(const deque<double> &que){
    double que_mean = vec_mean(que);
    double que_std = stddev(que);
    double sum = 0.0;
    if(que_std == 0){
        return 0.0;
    }
    for(auto it=que.begin();it!=que.end();++it){
        sum += pow((*it-que_mean)/que_std,3);
    }
    return sum*que.size()/((que.size()-1)*(que.size()-2));
}

double get_deque_kurt(const deque<double> &que){
    double que_mean = vec_mean(que);
    double que_std = stddev(que);
    double sum = 0.0;
    if(que_std == 0){
        return 0.0;
    }
    for(auto it=que.begin();it!=que.end();++it){
        sum += pow((*it-que_mean)/que_std,4);
    }
    double n = que.size();
    return sum*((n*(n+1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))) - 3*(n-1)*(n-1)/((n-2)*(n-3));
}