偏度-描述分布非对称程度的数字特征

《偏度》，此词条收录于01/22，仅供参考

      偏度（Skewness）又称偏态、偏斜度、偏态系数，是对统计数据分布偏斜程度的度量，是描述分布非对称程度的数字特征。分布数列中，如果次数分布是完全对称的，则称对称分布；如果次数分布不完全对称，则称非对称分布或偏态分布，偏度有左偏和右偏之分。

      偏度最初由皮尔逊（Karl Pearson）在1895年提出，皮尔逊在论文中将偏度定义为众数与均值之间的距离与标准差的比率。1896年，尤尔（Yule G U）进一步提出偏斜曲线常数的分布通常可以被视为非常接近正态。其他统计学研究者如格鲁内费尔德（Groeneveld R A）及米登（Meeden G）、西格伦（Seglen P O）、阿诺德（Arnold B C）等人在不同程度上丰富了对偏度的研究。随着统计学的发展，偏度的研究逐渐与其他统计概念和方法相结合，形成了更加丰富和完善的统计分析体系。

      偏度的计算方法有很多，比较常用的是“算术平均数与众数比较法”及动差法。两种方法的主要区别在于，前者使用算术平均数、中位数、众数来测定偏度，后者则使用三阶中心动差进行计算。偏度和峰度主要用于检查样本的分布是否为正态分布，由此来判断总体的分布是否接近于正态分布。在实际中一个分布的偏度与峰度皆为0或近似为0时，常认为该分布为正态分布或近似为正态分布。