偏度反映了数据的什么

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偏度反映了数据的分布形态。它描述了数据中各数据点相对于其平均值的偏离程度，以及这些偏离程度在数据中的分布情况。如果偏度为正，说明数据分布呈右偏态，即大部分数据点集中在平均值的右侧；如果偏度为负，说明数据分布呈左偏态，即大部分数据点集中在平均值的左侧。偏度的绝对值越大，表示数据的分布越不对称。

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偏度（SKEWNESS）是描述数据分布形状的一个统计量，它反映了数据中各数据点相对于其平均值的对称程度。当数据呈正偏时，即数据集中在平均值的一侧，而负偏则表示数据集中在另一侧。正偏度：数据向平均值集中的一侧倾斜，意味着数据在平均值的左侧和右侧都有较高的数值，但主要集中在平均值的右侧。负偏度：数据向平均值的两侧都倾斜，意味着大部分数据位于平均值的左侧和右侧，但主要集中在平均值的左侧。无偏度：数据分布对称，没有明显的偏向一侧。偏度的计算可以通过标准偏差与平均值的差值来表示，公式为： [ \TEXT{偏度} = \FRAC{\SIGMA_X}{\MU} ] 其中，( \SIGMA_X ) 是标准偏差，( \MU ) 是平均值。偏度可以提供关于数据分布特征的重要信息，有助于我们了解数据的波动性、异常值以及潜在的趋势或模式。

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偏度是衡量数据分布对称性的一个统计量。它反映了数据中最大值和最小值之间的差异程度，以及这些数据点相对于中心趋势的偏离程度。简而言之，偏度揭示了数据的“胖瘦”或“不对称”情况。

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