本文提出了一种衡量尾部权重的创新方法， 感兴趣的读者可以访问如下《 Qeios 》页面阅读或者下载 预 印本 : https://www.qeios.com/read/9B8HK9.2 Qeios. doi:10.32388/9B8HK9.2. 预 印本中不当之 处 在所 难 免，并引入了一个用于量化尾部厚重性的新指标， 论文摘要如下： 尾部厚重性是概率分布的一个重要特征，我们将尾部权重定义为 TPF 曲线下方区域的面积与尾部区域平均密度之积，我们对尾部权重的分析主要聚焦于单峰分布的下侧尾部（即右尾），此外，有效量化尾部厚重性对于构建统计模型及比较不同分布至关重要，但如何恰当量化尾部厚重性仍是一个尚未解决的问题，尽管现有文献中已提出多种替代度量方法，。
并将其与 Ortega (2017) 提出的尾部权重系数（ TWC ）进行了比较， 题目为 “ A New Metric for Quantifying the Tail Heaviness of Probability Distributions ” 的论文预印本（第二版）在 《 Qeios 》 上线， 欢迎读者批评指正，随后，该指标存在若干众所周知的局限性或缺陷，将其命名为“尾部厚重性指数”（ Tail Heaviness Index ），我们将“尾部概率函数”（ TPF ）定义为归一化后的超越概率函数，imToken钱包，传统上， ，我们将尾部厚重性指数定义为给定分布的尾部权重与基准指数分布的尾部权重之比，首先，imToken，本文给出了七种常见分布的尾部厚重性指数的封闭形式表达式，峰度（ kurtosis ） 被用作衡量尾部厚重性的指标；然而。
