偏度

✍ dations ◷ 2025-09-17 00:35:25 #概率论

在概率论和统计学中,偏度衡量实数随机变量概率分布的不对称性。偏度的值可以为正,可以为负或者甚至是无法定义。在数量上,偏度为负(负偏态)就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长,绝大多数的值(不一定包括中位数在内)位于平均值的右侧。偏度为正(正偏态)就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长,绝大多数的值(不一定包括中位数)位于平均值的左侧。偏度为零就表示数值相对均匀地分布在平均值的两侧,但不一定意味着其为对称分布。

偏度分为两种:

如果分布对称,那么平均值=中位数,偏度为零(此外,如果分布为单峰分布,那么平均值=中位数=众数)。

随机变量的偏度1为三阶标准矩,可被定义为:

其中μ3是三阶中心矩,σ是标准差。是期望算子。等式的最后以三阶累积量与二阶累积量的1.5次方的比率来表示偏度。这和用四阶累积量除去二阶累积量的平方来表示峰度的方法向类似。

偏度有时用Skew来表示。老教科书过去常常用 β 1 {\displaystyle \scriptstyle {\sqrt {\beta _{1}}}} 3]来表示偏度的公式:

具有个值的样本的样本偏度为:

其中 x ¯ {\displaystyle {\overline {x}}} 3是三阶样本中心矩,2是二阶样本中心距,即样本方差。

当: Pr = x 3  for  x > 1 ,   Pr = 0 {\displaystyle \Pr \left=x^{-3}{\mbox{ for }}x>1,\ \Pr=0} 为个独立变量之和并且这些变量和具有相同的分布,那么的三阶累积量是的倍,的二阶累积量也是的倍,所以: Skew = Skew / n {\displaystyle {\mbox{Skew}}={\mbox{Skew}}/{\sqrt {n}}} 。根据中心极限定理,当其接近高斯分布时变量之和的偏度减小。

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