偏态分布(Skewed distribution)

摘要:
频率分布可分为正态分布和偏态分布。正态分布意味着大多数频率集中在中心,两端的频率分布大致对称。如果集中位置向数值较小的一侧偏移,则称为正偏态分布;集中位置向数值较大的一侧偏移,称为负偏态分布。只有在满足一定条件时,左移、右移、正移、左移和负移的分布才可视为近似正态分布。与正态分布相比,偏态分布具有两个特征:一是左右不对称;其次,当样本量增加时,其均值趋于正态分布。

频数分布有正态分布和偏态分布之分。正态分布是指多数频数集中在中央位置,两端的频数分布大致对称。

偏态分布是指频数分布不对称,集中位置偏向一侧。若集中位置偏向数值小的一侧,称为正偏态分布;集中位置偏向数值大的一侧,称为负偏态分布

如果频数分布的高峰向左偏移,长尾向右侧延伸称为正偏态分布,也称右偏态分布;同样的,如果频数分布的高峰向右偏移,长尾向左延伸则成为负偏态分布,也称左偏态分布

峰左移,右偏,正偏

峰右移,左偏,负偏

skewed_distribution_demo

偏态分布只有满足一定的条件(如样本例数够大等)才可以看做近似正态分布。

与正态分布相对而言,偏态分布有两个特点

一是左右不对称(即所谓偏态);

二是当样本增大时,其均数趋向正态分布。

http://baike.baidu.com/view/2127980.htm

免责声明:文章转载自《偏态分布(Skewed distribution)》仅用于学习参考。如对内容有疑问,请及时联系本站处理。

上篇Unity应用架构设计(10)——绕不开的协程和多线程(Part 2)[转]Linux中如何自动启动服务下篇

宿迁高防,2C2G15M,22元/月;香港BGP,2C5G5M,25元/月 雨云优惠码:MjYwNzM=

相关文章

偏度与峰度的正态性分布判断

来自:https://mp.weixin.qq.com/s/VgwRuEIyvsC5K8dtgIjDuQ 偏度与峰度的正态性分布判断 用统计方法对数据进行分析,有很多方法如T检验、方差分析、相关分析以及线性回归等。都要求数据服从正态分布或近似正态分布。上篇博客用Q-Q图验证数据集符合正态分布。这篇博客先介绍偏度与峰度定义,然后用偏度与峰度检测数据集是否符合...

高斯模糊的算法(高斯卷积 高斯核)

通常,图像处理软件会提供"模糊"(blur)滤镜,使图片产生模糊的效果。 "模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur)。它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理。 本文介绍"高斯模糊"的算法,你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上,它是一种数据平滑技术(data smoothing),适用于多个场合,图像处理...

截断正态分布(Truncated normal distribution)

Normal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布, Truncated Normal Distribution 一般译为截断正态分布,也有称为截尾正太分布。 截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种,那么截断分布是什么?截断分布,限制变量x取值范围(scope)的一种分布。例如,限制x取值在0到50之...

正态分布(Normal distribution)也称“常态分布”,又名高斯分布

常用希腊字母符号: 正态分布公式 曲线可以表示为:称x服从正态分布,记为 X~N(m,s2),其中μ为均值,s为标zhuan准差,X∈(-∞,+ ∞ )。 其中 根号2侧部分  可以看成 密度函数的积分为1,你就可以看成为了凑出来1特意设置的 一个 框架 无实际意义。 标准正态分布另正态分布的μ为0,s为1。  判断一组数是否符合正态分布主要看 P...

机器学习之朴素贝叶斯及高斯判别分析

1判别模型与生成模型 上篇报告中提到的回归模型是判别模型,也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为,在参数确定的情况下,求解条件概率。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。 比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊,用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型,然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率,是绵羊的概率。换一种思路,我们可以根据山羊...

python正态分布

1、生成正态分布数据并绘制概率分布图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 根据均值、标准差,求指定范围的正态分布概率值 def normfun(x, mu, sigma): pdf = np.exp(-((x - mu)**2)/(2*...