讲讲偏态分布！
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- 2025-05-05 06:55:12
探讨统计学中的偏态分布，首先回顾正态分布，其图形在公众号文章中多次出现，描绘的是随机变量x的具体值分布。正态分布以均值μ为中心，数据向两边均匀扩散，标准差σ表示数据集的离散程度，体现数据与均值μ的距离。概率密度表示特定区间内x出现的可能性，通过该区间的概率与长度计算得出。横轴与纵轴围成的面积代表特定区间出现的概率。
观察横轴标记的点：μ、u±σ、u±2σ、u±3σ，说明大部分数据集中在平均值附近，符合现实中的现象，如平均身高、平均工资等。
正态分布以外，还有偏态分布，分为左偏与右偏。左偏表示长尾在左侧，众数大于中位数大于均值；右偏则相反，长尾在右侧，众数小于中位数小于均值。偏态系数衡量偏离程度，大于0为右偏，小于0为左偏，数值越大偏离越显著。
在Python中，可通过以下代码计算某一列的偏态系数：...（具体代码略）。
面对偏态分布的数据，可通过数据转换调整为正态分布，例如取对数。Python代码示例：...（具体代码略）。
统计学中对变量取对数的原因：...（链接略）。
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