📅 最后修改于: 2021-01-23 06:54:48 🧑 作者: Mango
如果色散测量变化量，则通过偏斜度测量变化方向。最常用的偏度度量是用符号Skp给出的Karl Pearson度量。它是偏度的相对度量。
$ {S_ {KP} = \ frac {均值模式} {标准差}} $
当分布对称时，偏斜系数的值为零，因为均值，中位数和众数一致。如果偏度系数为正值，则分布为正偏度；为负值时，则分布为负偏度。就力矩而言，偏度表示如下：
$ {\ beta_1 = \ frac {\ mu ^ 2_3} {\ mu ^ 2_2} \\ [7pt] \ Where \ \ mu_3 = \ frac {\ sum(X- \ bar X)^ 3} {N} \\ [7pt] \，\ mu_2 = \ frac {\ sum(X- \ bar X)^ 2} {N}} $
如果$ {\ mu_3} $的值为零，则表示对称分布。 $ {\ mu_3} $的值越高，对称性越大。但是$ {\ mu_3} $不会告诉我们偏斜的方向。
问题陈述：
有关两所大学IT课程学生平均实力的信息如下：
| Measure | College A | College B |
|---|---|---|
| Mean | 150 | 145 |
| Median | 141 | 152 |
| S.D | 30 | 30 |
我们可以得出结论，两个分布的变化相似吗?
解：
通过查看现有信息可以发现，两所大学的30名学生的分散程度相同。但是，要确定两个分布是否相似，则需要进行更全面的分析，即我们需要确定偏度的度量。
模式值未给出，但可以使用以下公式计算：