
【經】 coefficient of skew
decline; deflect; deflexion
【化】 deviate; deviation; runout
【醫】 deviation; divergence; skewness
coefficient; modulus; quotiety
【計】 coefficient
【化】 coefficient
【醫】 coefficient; quotient
【經】 coefficient; parameter; quotient
偏斜系數(Coefficient of Skewness)是統計學中用于衡量概率分布不對稱性或偏斜程度的重要指标。在漢英詞典視角下,其核心含義與英文術語“skewness”直接對應,具體指數據分布偏離對稱狀态的程度。以下是詳細解釋:
偏斜系數量化了數據分布圍繞其均值的不對稱性:
常用Pearson偏斜系數公式: $$ text{Skewness} = frac{3(text{均值} - text{中位數})}{text{标準差}} $$ 或基于三階中心矩的公式: $$ g_1 = frac{mu_3}{mu_2^{3/2}} $$ 其中 $mu_2$ 為方差,$mu_3$ 為三階中心矩。
定義偏斜系數為“分布形态的測度”,強調其在描述數據對稱性中的作用。
通過可視化案例解釋正/負偏斜的實際意義。
指出偏斜系數是“刻畫分布偏斜方向與程度的特征數”。
中文術語 | 英文對應 | 示例 |
---|---|---|
偏斜系數 | Coefficient of Skewness | 該分布的偏斜系數為0.85 |
正偏斜 | Positive Skewness | 數據呈正偏斜(右偏) |
負偏斜 | Negative Skewness | 負偏斜分布需謹慎使用參數檢驗 |
通過以上定義、計算及場景解析,偏斜系數作為分布形态的核心描述指标,在數據分析中具有不可替代的作用。
偏斜系數(又稱偏态系數、偏斜度)是統計學中用于衡量數據分布不對稱性的指标,其核心定義和解釋如下:
偏斜系數通過量化數據分布偏離對稱狀态的程度,判斷分布形态:
根據計算方式不同,主要有兩種公式:
基于均值與衆數的關系
$$ SK = frac{text{均值} - text{衆數}}{text{标準差}} $$
當均值 > 衆數時,SK > 0(右偏);反之則左偏。
皮爾遜偏斜系數(常用)
$$ SK = frac{3(text{均值} - text{中位數})}{text{标準差}} $$
該公式通過均值與中位數的差異衡量偏态,取值範圍為-3到+3。
可通過Excel函數SKEW()
或統計軟件直接計算偏斜系數。若需更詳細信息,可參考-4的原始内容。
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