偏态程度是指数据分布的偏斜程度,可以用偏度(skewness)来度量。偏度的值为0时,表示数据分布是对称的;大于0时,表示数据分布右偏,即数据集中在左侧,长尾在右侧;小于0时,表示数据分布左偏,即数据集中在右侧,长尾在左侧。
通常认为,当偏度的绝对值大于1时,数据分布就是明显的偏态分布。当偏度的绝对值在0.5到1之间时,数据分布是中等程度的偏态分布;当偏度的绝对值小于0.5时,数据分布是近似对称的分布。
需要注意的是,偏度只能用来描述数据分布的偏斜程度,不能说明数据的具体分布形态。例如,一些正态分布的样本也可能具有一定的偏度,因此在使用偏度来描述数据分布时,需要综合考虑其他指标来确定数据分布的形态。
具体计算偏度的公式如下:
其中,Xi表示第 i个数据点,x(上划线) 表示所有数据点的平均值,n表示数据点的个数。
如果偏度的值大于0,表示数据分布右偏;小于0,表示数据分布左偏;等于0,表示数据分布对称。通常认为,当偏度的绝对值大于1时,数据分布就是明显的偏态分布。
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