偏态分布名词解释
偏态分布（SkewDistribution）是统计学中一种特殊的分布，也是一种非对称分布，它是指数据较多的方向和数据较少的方向（也可以是右边）存在差异的分布。偏态分布特别适合用来表示那些拥有不同重要性和重要程度的数据。
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偏态分布的通常采用的指标是偏度（Skewness），它表示数据分布的偏斜程度，是用来描述偏态分布最常用的参数。偏度值为正，表示偏态分布是右偏的；偏度值为负，表示偏态分布是左偏的；偏度值为零，表示偏态分布是正态分布。
偏态分布的偏度值可以通过三阶矩来计算：
偏度（Skewness）= E（（X-μ）3）/3
其中，E代表期望，μ代表均值，σ代表标准差。
偏态分布的偏度受到不同变量影响，其中主要因素是极端数据的存在。当极端数据存在时，偏度值会迅速增大。而在这里，“极端数据”指数据值落在数据中位数以外的数据，包
括较大或较小的数据。极端数据的存在也会影响另外两种分布的偏度，即峰度（Kurtosis）和偏态系数（Coefficient of Skewness）。
除了偏度以外，峰度（Kurtosis）也是常用来描述偏态分布的指标。峰度是表明数据在均值周围分布是否为普遍性分布，或者以某个特定值为中心的。峰度可通过四阶矩来计算：
峰度（Kurtosis）= E（（X-μ）4）/4盆栽三角梅
世界上最长的名字 偏态系数（Coefficient of Skewness）也是常用来描述偏态分布的指标，它表明数据在均值周围分布的离散程度。偏态系数的取值范围为0~1，越接近1的偏态系数表示数据的分布越离散。偏态系数可通过三阶矩来计算：
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偏态系数（Coefficient of Skewness）=E（（X-μ）3）/3
偏态分布也与另外一种常用的统计分布对称分布有所不同。对称分布是指数据分布的两边都具有相同的重要性，数据较多的一边和较少的一边都在均值附近。而偏态分之为，只有数据较多的一边才能称为偏态分布。家常泡菜
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经过此种推导，可以得出结论：偏态分布是指数据较多的方向和数据较少的方向（也可以是右边）存在差异的分布，并受到极端数据影响。其中最常用的参数为偏度，峰度和偏态系数，可以通过各自的多阶矩来计算。而偏态分布与对称分布存在显著的差异，在均值附近，只有数据较多的一边才能被称之为偏态分布。
因此，掌握偏态分布的理解和计算对于提升数据挖掘的准确性是非常有必要的。偏态分布的指标可以用来发现数据的非正态的特性，也可以帮助我们把握数据的重要程度。正确运用偏态分布，可以更好地分析数据，为数据挖掘和论坛分析提供有效的参考。
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