
【電】 skewed distribution
deflection; skew
【電】 skew
【化】 distribution
【醫】 distribution; supply
歪斜分布(Skewed Distribution)是統計學中描述數據不對稱性的術語,其核心特征為概率密度曲線偏離中心對稱形态。根據偏斜方向可分為正偏态(右偏)和負偏态(左偏)兩種類型。在漢英詞典中,該詞條常對應"skewed distribution"或"asymmetrical distribution",強調數據集中趨勢與尾部延伸的不平衡性。
從數學定義看,偏度(skewness)是量化分布不對稱程度的指标,計算公式為: $$ gamma = frac{E[(X-mu)]}{sigma} $$ 其中$mu$為均值,$sigma$為标準差。正偏态對應$gamma >0$,負偏态則$gamma <0$。
實際應用中,收入分布是典型的右偏案例,多數人群收入集中于低端區間,而少數高收入者形成長尾。在質量控制領域,生産線次品率常呈現左偏分布,反映多數樣本符合質量标準的特點。
該概念在金融風險管理、社會科學研究等領域具有重要價值。世界銀行《2024年全球發展報告》指出,發展中國家財富分布的右偏特征顯著影響政策制定效果。美國統計協會(ASA)建議在分析偏态數據時優先采用中位數代替均值,以更準确反映數據集中趨勢。
根據搜索結果顯示,“歪斜分布”這一表述在現有資料中并未作為專業術語出現,可能與統計學中的“偏斜分布”(Skewed Distribution)存在混淆。以下是基于“歪斜”一詞的詳細解釋及擴展說明:
定義
指物體或形态不正、不直,通常描述傾斜或不對稱的狀态。例如:房屋歪斜、口眼歪斜等()。
近義詞與反義詞
語境應用
若用戶實際想了解統計學概念,需注意以下内容:
術語差異
統計學中常用“偏态分布”(Skewed Distribution)描述數據分布的不對稱性,分為左偏(負偏态)和右偏(正偏态),公式為:
$$
text{偏度} = frac{mu_3}{sigma}
$$
其中$mu_3$為三階中心矩,$sigma$為标準差。
與“歪斜”的關聯
該術語的命名可能源于數據分布形态的“傾斜”,但需注意其專業性與“歪斜”的日常用法不同。
請進一步确認問題方向,以便提供更精準的信息。
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