非正态性英文解釋翻譯、非正态性的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 abnormality

分詞翻譯：

非的英語翻譯：

blame; evildoing; have to; non-; not; wrong
【計】 negate; NOT; not that
【醫】 non-

正的英語翻譯：

correctitude; just; positive; principal
【計】 POS
【化】 nor-; ortho-
【醫】 iusto; nor-; o-; ortho-

态的英語翻譯：

condition; form; state; voice
【化】 state

專業解析

在統計學語境下，"非正态性"（Non-Normality）指數據分布偏離鐘形對稱曲線的特性。英語詞典中常譯為"non-normal distribution"或"deviation from normality"，強調其與高斯分布的差異性。

這一概念包含三個核心表現：

1. 偏态特征（Skewness）：數據分布呈現左偏（負偏）或右偏（正偏）形态，如收入分布常呈現右偏特征（來源：國家統計局官網）
2. 峰度過量（Kurtosis）：相較于正态分布，數據在均值附近或尾部出現異常集中/分散現象，金融收益率數據常呈現尖峰厚尾特性（來源：Journal of Financial Economics）
3. 多重模态（Multimodality）：數據分布出現多個明顯峰值，如生物種群體長測量可能呈現雙峰分布（來源：Nature Methods期刊）

在工程實踐中，美國材料試驗協會ASTM E2281标準明确指出，超過68%的工業過程數據存在顯著非正态性（來源：ASTM官網）。該現象直接影響統計模型選擇，例如在質量管控中需采用非參數檢驗替代傳統的t檢驗（來源：ASQ質量手冊）。

網絡擴展解釋

非正态性（Non-normality）指數據分布偏離正态分布的特性，常見于統計學和數據分析領域。以下是詳細解釋：

1.定義與核心概念

• 非正态性表示數據或樣本的分布形态不符合鐘形對稱的正态分布特征。這種偏離可能表現為偏态（左偏或右偏）、峰度過高或過低（厚尾或尖峰）等形态。
• 在統計應用中，許多方法（如t檢驗、方差分析）假設數據服從正态分布，若數據非正态，可能影響分析結果的準确性。

2.檢驗方法

• 正态性檢驗：通過統計方法（如Shapiro-Wilk檢驗、K-S檢驗）判斷數據是否服從正态分布。
• 非正态性檢驗：專門用于證明數據偏離正态分布，常用方法包括：
  • 偏度/峰度檢驗：檢測分布對稱性和尾部特征；
  • 吉爾裡比檢驗（Geary's test）和戴維檢驗（D'Agostino test）。

3.實際影響與應對

• 風險分析：在金融領域，收益的非正态性（如厚尾現象）可能導緻傳統模型低估極端風險。
• 數據轉換：對非正态數據可通過對數變換、Box-Cox變換等使其接近正态分布。
• 替代方法：若數據無法轉換，可采用非參數檢驗（如Mann-Whitney U檢驗）或穩健統計方法。

4.應用場景

• 醫學研究中正常值範圍的确定需驗證數據正态性；
• 資産配置模型需考慮收益非正态性以提高預測穩定性。

非正态性是數據分析中需重點關注的特性，需通過檢驗判斷并選擇合適方法處理，以确保分析結果的可靠性。

分類

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