非正态性英文解释翻译、非正态性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 abnormality

分词翻译：

非的英语翻译：

blame; evildoing; have to; non-; not; wrong
【计】 negate; NOT; not that
【医】 non-

正的英语翻译：

correctitude; just; positive; principal
【计】 POS
【化】 nor-; ortho-
【医】 iusto; nor-; o-; ortho-

态的英语翻译：

condition; form; state; voice
【化】 state

专业解析

在统计学语境下，"非正态性"（Non-Normality）指数据分布偏离钟形对称曲线的特性。英语词典中常译为"non-normal distribution"或"deviation from normality"，强调其与高斯分布的差异性。

这一概念包含三个核心表现：

1. 偏态特征（Skewness）：数据分布呈现左偏（负偏）或右偏（正偏）形态，如收入分布常呈现右偏特征（来源：国家统计局官网）
2. 峰度过量（Kurtosis）：相较于正态分布，数据在均值附近或尾部出现异常集中/分散现象，金融收益率数据常呈现尖峰厚尾特性（来源：Journal of Financial Economics）
3. 多重模态（Multimodality）：数据分布出现多个明显峰值，如生物种群体长测量可能呈现双峰分布（来源：Nature Methods期刊）

在工程实践中，美国材料试验协会ASTM E2281标准明确指出，超过68%的工业过程数据存在显著非正态性（来源：ASTM官网）。该现象直接影响统计模型选择，例如在质量管控中需采用非参数检验替代传统的t检验（来源：ASQ质量手册）。

网络扩展解释

非正态性（Non-normality）指数据分布偏离正态分布的特性，常见于统计学和数据分析领域。以下是详细解释：

1.定义与核心概念

• 非正态性表示数据或样本的分布形态不符合钟形对称的正态分布特征。这种偏离可能表现为偏态（左偏或右偏）、峰度过高或过低（厚尾或尖峰）等形态。
• 在统计应用中，许多方法（如t检验、方差分析）假设数据服从正态分布，若数据非正态，可能影响分析结果的准确性。

2.检验方法

• 正态性检验：通过统计方法（如Shapiro-Wilk检验、K-S检验）判断数据是否服从正态分布。
• 非正态性检验：专门用于证明数据偏离正态分布，常用方法包括：
  • 偏度/峰度检验：检测分布对称性和尾部特征；
  • 吉尔里比检验（Geary's test）和戴维检验（D'Agostino test）。

3.实际影响与应对

• 风险分析：在金融领域，收益的非正态性（如厚尾现象）可能导致传统模型低估极端风险。
• 数据转换：对非正态数据可通过对数变换、Box-Cox变换等使其接近正态分布。
• 替代方法：若数据无法转换，可采用非参数检验（如Mann-Whitney U检验）或稳健统计方法。

4.应用场景

• 医学研究中正常值范围的确定需验证数据正态性；
• 资产配置模型需考虑收益非正态性以提高预测稳定性。

非正态性是数据分析中需重点关注的特性，需通过检验判断并选择合适方法处理，以确保分析结果的可靠性。

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