什么是偏态分布？(skewed distribution?)
偏态分布是指本质上不均匀和不对称的概率分布。与形状类似钟形曲线的标准正态分布不同，斜态分布向一侧移动，相对于中间带的另一侧，一侧具有更长的尾部。曲线的另一侧将具有聚集峰值，其中大多数数据点出现。根据曲线移动的方向，这种类型的分布曲线通常分为正倾斜或负倾斜。
通常，如果曲线的尾部在右侧比左侧更长，则称歪斜分布具有正歪斜。这种偏态分布也称为向右偏态，因为右侧拥有更广泛的数据点扩展。正倾斜曲线在曲线左侧具有最大数量的值。
相反，负偏态分布在曲线右侧拥有最多的数据点。这些曲线在左侧有较长的尾部，因此它们被称为向左倾斜。确定歪斜方向的一个重要规则是考虑尾部的长度而不是平均或中位数的位置。这是因为倾斜最终是由最远的值引起的，这些值将曲线向图形的那一侧拉伸。
了解偏态分布的性质在许多统计应用中都很重要。许多人假设数据遵循钟形曲线或正态分布，所以他们也假设图的偏度为零。然而，这些假设可能会导致他们误解有关实际分布的信息。
偏态分布本质上是不均匀的，因此它不会遵循标准正态分布模式，如标准偏差。正态分布包含一个适用于曲线两侧的标准偏差，但曲线两侧的偏态分布将具有不同的标准偏差值。这是因为两侧不是彼此的镜像，因此描述一侧的方程无法应用于另一侧。对于尾部较长的一侧，标准偏差值通常较大，因为与尾部较短的一侧相比，该一侧的数据分布更广。
- 发表于 2021-12-24 20:46
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- 分类：商业金融
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