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。与标准正态分布不同，标准正态分布的形状类似于钟形曲线，斜态分布被转移到一侧，相对于中值的另一侧，在一侧具有较长的尾部。曲线的另一侧将具有大多数数据点出现的聚集峰值。...
偏态分布是指本质上不均匀和不对称的概率分布。与标准正态分布不同，标准正态分布的形状类似于钟形曲线，斜态分布被转移到一侧，相对于中值的另一侧，在一侧具有较长的尾部。曲线的另一侧将具有大多数数据点出现的聚集峰值。这种分布曲线通常分为正偏差或负偏差，具体取决于曲线的偏移方向。
正态分布钟形曲线。一般来说，如果曲线的尾部在右侧比左侧长，则称之为正偏斜。这种偏斜分布也被称为向右倾斜，因为右侧具有更广泛的数据点扩展。正斜曲线具有最大数量的朝曲线的左侧。
向右倾斜或负向倾斜的分布相反，负偏态分布在曲线的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倾斜方向的一个重要规则是考虑尾部的长度，而不是平均值或中值的位置。这是因为倾斜最终是由最远的边远值引起的，这些值将曲线向图形的那一侧延伸在许多统计应用中，了解偏态分布的性质是很重要的。许多人假设数据遵循钟形曲线或正态分布，因此他们也假设图的偏度为零。然而，这些假设，可能导致他们对实际分布的信息产生误解。倾斜分布本质上是不均匀的，因此它不会遵循标准正态分布，例如标准差。正态分布涉及一个标准适用于曲线两侧的偏差，但对于曲线的每一侧，倾斜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，描述一边的方程不能适用于另一边，对于尾部较长的一侧，标准偏差值通常较大，因为与较短的尾部相比，该侧的数据分布更广。
正态分布钟形曲线。一般来说，如果曲线的尾部在右侧比左侧长，则称之为正偏斜。这种偏斜分布也被称为向右倾斜，因为右侧具有更广泛的数据点扩展。正斜曲线具有最大数量的朝曲线的左侧。向右倾斜或负向倾斜的分布相反，负偏态分布在曲线的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倾斜方向的一个重要规则是考虑尾部的长度，而不是平均值或中值的位置。这是因为倾斜最终是由最远的边远值引起的，这些值将曲线向图形的那一侧延伸在许多统计应用中，了解偏态分布的性质是很重要的。许多人假设数据遵循钟形曲线或正态分布，因此他们也假设图的偏度为零。然而，这些假设，可能导致他们对实际分布的信息产生误解。倾斜分布本质上是不均匀的，因此它不会遵循标准正态分布，例如标准差。正态分布涉及一个标准适用于曲线两侧的偏差，但对于曲线的每一侧，倾斜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，描述一边的方程不能适用于另一边，对于尾部较长的一侧，标准偏差值通常较大，因为与较短的尾部相比，该侧的数据分布更广。
- 发表于 2020-07-30 21:35
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- 分类：经济金融
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