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当你听到统计学中提到分布时，我们中的许多人会提到最常见的对称钟形曲线，这种曲线我们很多人都熟悉，它被称为正态分布。
偏度衡量的是分布的非对称性。如果分布向左或向右移动——这意味着它是偏斜的。它表示给定分布与正态分布的差异——正态分布的偏度为零。
分布可以是右偏（正偏）、左偏（负偏）或零偏度。正偏度和负偏度的分布尾部会逐渐远离中位数。
来源：维基百科
零偏度是对称的——左右两侧互为镜像。正如我所说，我们中的许多人会将其称为正态分布——然而，正态分布并不是唯一具有零偏度的分布形式。如果分布是对称的，它将具有零偏度——例如均匀分布。
当分布具有零偏度时，这意味着均值和中位数相等。
没错，右偏度也称为正偏度。正偏度在分布的右侧有更长或更粗的尾部。在正偏度中，均值通常大于中位数——这是因为尾部的值自然会对均值产生更大的影响，而不是中位数。
左偏度也称为负偏度。负偏度在分布的左侧有更长或更粗的尾部。在负偏度中，均值会小于中位数。
计算偏度最常用的方法是使用 Pearson 公式。可以使用两个公式：
Pearson 的第一个偏度系数：
-
= Pearson 的第一个偏度系数 -
= 标准差 -
= 平均值 -
= 中位数值
皮尔逊第二偏度系数：
在处理数据并应用统计工具时，许多人希望数据呈正态分布。然而，这并非总是如此，你可能会遇到偏斜数据。那么，你可以对需要正态分布的偏斜数据做些什么呢？
根据你的偏斜数据的强度，你可能完全不需要做任何处理。这适用于轻度或中度偏斜的数据。
你可能需要使用另一种不以数据通常分布为目标的模型。例如，你可以选择非参数检验。这些检验不对数据做出假设。
在统计偏度的意义上，变换是指对变量的所有观测值应用相同的函数。你选择变换偏斜数据的方式取决于你所面对的偏斜类型，例如，是中度偏斜还是强烈偏斜？
我希望这篇文章能帮助你更好地理解偏度是什么、不同类型的偏度、如何计算它，以及当你遇到偏斜数据时下一步该怎么做。
如果你想了解更多关于统计术语的解释，可以阅读：描述性统计关键术语解析
Nisha Arya 是一名数据科学家和自由技术写作人。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程，以及围绕数据科学的理论知识。她还希望探索人工智能如何/可以促进人类生命的持久性。作为一个热衷的学习者，她寻求拓宽自己的技术知识和写作技能，同时帮助引导他人。