正偏度-意义和定义

什么是正偏度?

偏态是对实值随机变量的概率分布倾向于该变量均值任意一侧的程度的度量。概率分布不需要是完美的钟形曲线。

右边和左边可能不是镜像。偏度测量不对称的程度。如果数据是正倾斜的，那么它的右尾会比左尾长得多。在这种情况下，平均值和中位数将大于众数。在大多数情况下，平均值将大于中位数。

因此,

平均值≥中值>模式

积极倾斜数据也被称为右偏，右尾，向右偏。

类似地，如果数据向左倾斜，那么它的左尾将长得多，数据被称为负倾斜、左倾斜、左尾或简单地向左倾斜。在这种情况下，

均值≤中位数<模式

衡量偏度的一个常用方法是皮尔逊第一系数(Pearson 's First Coefficient)，它是均值与众数之差与标准差之比。如果数据正偏，则系数为正;否则，对于负倾斜的数据，它是负的。正偏数据的一个例子是灯泡的寿命。最小值可以为零，灯泡的长寿命将使分布向右倾斜。

因此，本文总结了正偏度的定义及其概述。

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