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偏态
✍ dations ◷ 2025-11-27 11:18:37 #偏态
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X的偏度γ1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。E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}}}}
,来表示偏度,可是由于偏度可为负,这样的表示法较为不便。对上面的等式进行扩展可导出用非中心矩E来表示偏度的公式:具有n个值的样本的样本偏度为:其中
x
¯
{displaystyle {overline {x}}}
是样本平均值,m3是三阶样本中心矩,m2是二阶样本中心距,即样本方差。当:
Pr
[
X
>
x
]
=
x
−
3
for
x
>
1
,
Pr
[
X
<
1
]
=
0
{displaystyle Pr left=x^{-3}{mbox{ for }}x>1, Pr=0}
时,偏度可以是无穷大的。或者当:
Pr
[
X
<
x
]
=
(
1
−
x
)
−
3
/
2
{displaystyle Pr=(1-x)^{-3}/2}
(x为负)及Pr
[
X
>
x
]
=
(
1
+
x
)
−
3
/
2
{displaystyle Pr=(1+x)^{-3}/2}
(x为正)时,偏度无法定义。在后面的这个例子中,三阶累积量是无法定义的。
其他分布形式比如:二阶和三阶累积量是无穷大的,所以偏度也是无法定义的。如果假定Y为n个独立变量之和并且这些变量和X具有相同的分布,那么Y的三阶累积量是X的n倍,Y的二阶累积量也是X的n倍,所以:
Skew
[
Y
]
=
Skew
[
X
]
/
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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