不受高斯不确定性影响的偏度和峰度

噪声是大多数测量中不可避免的一部分，它会阻碍对数据的正确解释。不确定性在数据分析中传播，并可能导致即使在基本描述性统计（如中心矩和累积量）中出现有偏结果。在独立高斯不确定性的假设下，给出了加权和未加权统计中中心矩和累积量（最高至四阶）的无噪声偏差估计的表达式。这些结果预计将与偏度和峰度估计量的应用相关，例如异常值检测、正态性检验和自动分类程序。通过模拟，根据信噪比、不同样本量和加权方案，说明了经噪声偏差校正和未经校正的估计量之间的比较。