偏度和峰度概念的认识误区
偏度和峰度的标准误
偏度和峰度的标准误偏度和峰度是统计学中用于描述概率分布形状的重要指标。
它们可以帮助我们了解数据的分布特征，并帮助我们做出适当的统计分析和推断。
在本文中，我将详细介绍偏度和峰度的概念、计算方法以及它们的标准误。
一、偏度的概念和计算方法偏度是用来度量概率分布的不对称性的统计量。
它反映了数据分布的左偏还是右偏，以及偏斜程度的大小。
偏度的计算公式如下：偏度 = (3 * (平均值 - 中位数)) / 标准差其中，平均值是数据的算术平均数，中位数是数据的中间值，标准差是数据的离散程度的度量。
偏度的取值范围是从负无穷到正无穷。
当偏度为0时，表示数据分布是对称的，左右两侧的偏斜程度相同。
当偏度大于0时，表示数据分布是右偏的，也称为正偏，即数据分布的尾部偏向右侧。
当偏度小于0时，表示数据分布是左偏的，也称为负偏，即数据分布的尾部偏向左侧。
二、峰度的概念和计算方法峰度是用来度量概率分布的尖锐度或平坦度的统计量。
它反映了数据分布的峰态或波态的程度。
峰度的计算公式如下：峰度 = ((数据的四阶矩 / 标准差的四次方) - 3)其中，四阶矩是数据的四阶中心距，标准差是数据的离散程度的度量。
峰度的取值范围是从负无穷到正无穷。
当峰度为0时，表示数据分布的峰态与正态分布相同。
当峰度大于0时，表示数据分布的峰态比正态分布更尖锐，峰部更窄且尾部更重。
当峰度小于0时，表示数据分布的峰态比正态分布更平坦，峰部更宽且尾部更轻。
三、偏度和峰度的标准误偏度和峰度的标准误是用于估计偏度和峰度的标准差的度量。
它们可以帮助我们判断估计的偏度和峰度是否准确。
标准误的计算方法依赖于样本量的大小。
对于偏度的标准误，计算公式如下：偏度的标准误 = sqrt((6 * 样本量 * (样本量 - 1)) / ((样本量 - 2) * (样本量 + 1) * (样本量 + 3)))对于峰度的标准误，计算公式如下：峰度的标准误 = sqrt((24 * 样本量 * (样本量 - 1)^2 * (样本量 - 2)) / ((样本量 - 3) * (样本量 + 5) * (样本量 + 1) * (样本量 + 3)))其中，样本量是用于计算偏度和峰度的样本的数量。
偏度和峰度
你的位置：第四章| 第七节|五、偏度与峰度五、偏度与峰度（一）偏度偏度是指次数分布非对称的偏态方向程度。
为了精确测定次数分布的偏斜状况，统计上采用偏斜度指标。
计算偏斜度有不同的方法，现介绍其中比较简单的一种方法。
由前述介绍可知，在对称分布条件下，=M e=M0；在偏态分布条件下，三者存在数量（位置）差异。
其中，Me居于中间，与M0分居两边，因此，偏态可用与M0的绝对差额（距离）来表示，即与M0的绝对差额越大，表明偏斜程度越大；与M0的绝对差额越小，则表明偏斜程度越小。
当>M0，说明偏斜的方向为右（正）偏；当<M0，则说明偏斜的方向为左（负）偏。
由于偏态是以绝对数表示的，具有原数列的计量单位，因此不能直接比较不同数列的偏态程度。
为了使不同数列的偏态值可比，可计算偏态的相对值，即偏斜度（α）又称为偏态系数，就是将偏态的绝对数用其标准差除之。
公式为：（4-55）偏斜度是以标准差为单位的算术平均数与众数的离差，故其取值范围一般在0与±3之间。
α为0表示对称分布，α为+3与-3分别表示极右偏态和极左偏态。
（二）峰度峰度是指次数分布曲线顶峰的尖平程度，是次数分布的又一重要特征。
统计上，常以正态分布曲线为标准，来观察比较某一次数分布曲线的顶端正党风尖顶或平顶以及尖平程度的大小。
根据变量值的集中与分散程度，峰度一般可表现为三种形态：尖顶峰度、平顶峰度和标准峰度。
当变量值的次数在众数周围分布比较集中，使次数分布曲线比正态分布曲线顶峰更为隆起尖峭，称为尖顶峰度；当变量值的次数在众数周围分布较为分散，使次数分布曲线较正态分布曲线更为平缓，称为平顶峰度。
可见，尖顶峰度或平顶峰度都是相对正态分布曲线的标准峰度而言的。
峰度的测定，一般是采用统计动差方法，即以四阶中心动差V4为测定依据，将V4除以其标准差的四次方σ4，以消除单位量纲的影响，便于不同次数分布曲线的峰度比较，从而得到以无名数表示的相对数，即为峰度的测定值（β）。
用偏度和峰度检验正态分布的方法
用偏度和峰度检验正态分布的方法引言正态分布是统计学中最常见的分布之一，也是许多统计推断和假设检验的基础。
在实际应用中，我们常常需要检验数据是否符合正态分布。
偏度（skewness）和峰度（kurtosis）是常用的两个统计量，可以用来判断数据的分布形态。
本文将介绍偏度和峰度的概念，并详细说明如何使用这两个统计量来检验数据是否符合正态分布。
1. 偏度偏度是描述数据分布对称性的统计量。
它衡量了数据分布的左右偏斜程度，可以判断数据是左偏、右偏还是近似对称。
偏度的定义如下：Skewness=∑(X i−X‾)3ni=1/nσ3其中，X i是样本观测值，X‾是样本均值，σ是样本标准差，n是样本容量。
偏度的取值范围为负无穷到正无穷。
当偏度为0时，表示数据分布近似对称；当偏度大于0时，表示数据分布右偏；当偏度小于0时，表示数据分布左偏。
2. 峰度峰度是描述数据分布尖锐程度的统计量。
它衡量了数据分布的峰态，可以判断数据是平顶、尖峭还是扁平。
峰度的定义如下：Kurtosis=∑(X i−X‾)4ni=1/nσ4其中，X i是样本观测值，X‾是样本均值，σ是样本标准差，n是样本容量。
峰度的取值范围为负无穷到正无穷。
当峰度为0时，表示数据分布为正态分布；当峰度大于0时，表示数据分布比正态分布更尖峭；当峰度小于0时，表示数据分布比正态分布更平顶。
3. 检验方法3.1 偏度检验偏度检验的原假设（H0）是数据分布的偏度等于0，即数据分布近似对称。
备择假设（H1）是数据分布的偏度不等于0，即数据分布不对称。
常用的偏度检验方法有两种：Shapiro-Wilk检验和Jarque-Bera检验。
3.1.1 Shapiro-Wilk检验Shapiro-Wilk检验是一种基于排序的统计检验方法，适用于小样本和大样本。
它的原假设是数据来自正态分布。
在Python中，可以使用SciPy库的shapiro函数进行Shapiro-Wilk检验。
spss判断是否符合正态分布
如何对数据资料进行正态性检验:一、正态性检验：偏度和峰度1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度（见图1）。
当偏度≈0时，可认为分布是对称的，服从正态分布；当偏度>0时，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；当偏度<0时，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；注意：数据分布的左偏或右偏，指的是数值拖尾的方向，而不是峰的位置，容易引起误解。
2、峰度（Kurtosis）：描述数据分布形态的陡缓程度（图2）。
当峰度≈0时，可认为分布的峰态合适，服从正态分布（不胖不瘦）；当峰度>0时，分布的峰态陡峭（高尖）；当峰度<0时，分布的峰态平缓（矮胖）；利用偏度和峰度进行正态性检验时，可以同时计算其相应的Z评分（Z-score），即：偏度Z-score=偏度值/标准误，峰度Z-score=峰度值/标准误。
在α=0.05的检验水平下，若Z-score在±1.96之间，则可认为资料服从正态分布。
了解偏度和峰度这两个统计量的含义很重要，在对数据进行正态转换时，需要将其作为参考，选择合适的转换方法。
3、SPSS操作方法以分析某人群BMI的分布特征为例。
(1) 方法一选择Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies将BMI选入Variable(s)框中→点击Statistics →在Distribution框中勾选Skewness和Kurtosis(2) 方法二选择Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives将BMI选入Variable(s)框中→点击Options →在Distribution框中勾选Skewness和Kurtosis4、结果解读在结果输出的Descriptives部分，对变量BMI进行了基本的统计描述，同时给出了其分布的偏度值0.194（标准误0.181），Z-score = 0.194/0.181 = 1.072，峰度值0.373（标准误0.360），Z-score = 0.373/0.360 = 1.036。
正态分布偏度和峰度标准误计算公式 知乎
正态分布偏度和峰度标准误计算公式1. 正态分布的基本概念在统计学中，正态分布也被称为高斯分布，它是一种非常重要且常见的概率分布。
正态分布的概率密度函数呈钟型曲线，左右对称，由两个参数μ和σ^2决定。
在正态分布中，均值为μ，方差为σ^2。
2. 偏度的概念及计算公式偏度是描述数据分布形态的统计量，用于衡量分布偏离正态分布的程度。
偏度为0表示数据分布形态与正态分布完全对称。
偏度大于0表示数据分布形态偏向于左侧，偏度小于0表示数据分布形态偏向于右侧。
计算偏度的公式为：\[ Skewness = \frac{n}{(n-1)(n-2)} \cdot \frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^3}{s^3} \]其中，n为样本容量，\( x_i \)为第i个观测值，\( \overline{x} \)为样本均值，s为样本标准差。
3. 峰度的概念及计算公式峰度是描述数据分布尖峭程度的统计量，用于衡量数据分布的尖峭或平缓程度。
峰度为0表示数据分布相对于正态分布具有相同的尖峭程度。
峰度大于0表示数据分布相对于正态分布更尖峭，峰度小于0表示数据分布相对于正态分布更平缓。
计算峰度的公式为：\[ Kurtosis = \frac{n(n+1)}{(n-1)(n-2)(n-3)} \cdot \sum_{i=1}^n\frac{(x_i - \overline{x})^4}{s^4} - \frac{3(n-1)^2}{(n-2)(n-3)} \]4. 正态分布偏度和峰度标准误计算公式正态分布的偏度和峰度标准误计算公式可以帮助我们对样本偏度和峰度进行显著性检验，从而确定样本的偏度和峰度是否显著地不同于零，进而判断数据分布是否具有偏斜和尖峭特征。
偏度标准误的计算公式为：\[ SE(Skewness) = \sqrt{\frac{6n(n-1)}{(n-2)(n+1)(n+3)}} \]峰度标准误的计算公式为：\[ SE(Kurtosis) = \sqrt{\frac{24n(n-1)^2(n-2)(n-3)(n+5)(n+3)}{n(n-2)(n+3)(n+5)(n+7)(n+9)}} \]5. 个人观点和理解正态分布的偏度和峰度标准误计算公式为我们提供了在统计学研究中对数据分布形态进行检验的重要工具。
峰度,偏度
峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）是统计学中用于描述概率分布形状的两个重要概念。
1. **峰度(Kurtosis)：** 峰度度量了概率分布曲线的尖峰程度，即它衡量了数据集中数据点分布在均值周围的程度。
峰度通常与正态分布进行比较。
- 正态分布的峰度为3，称为Mesokurtic。
如果数据的峰度大于3，表示它比正态分布更陡峭（尖峰），称为Leptokurtic。
- 如果数据的峰度小于3，表示它比正态分布更平坦（扁平），称为Platykurtic。
峰度计算方式：\[Kurtosis = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{x_i-\bar{x}}{\sigma}\right)^4 - 3\] 其中，\(n\) 是数据点数量，\(\bar{x}\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差。
2. **偏度(Skewness)：** 偏度度量了概率分布曲线的不对称性，即它描述了数据集中数据点相对于均值的分布情况。
- 如果偏度为正数，表示数据分布向右偏斜，也称为正偏斜，意味着数据的尾部在均值的右侧，尾部较长。
- 如果偏度为负数，表示数据分布向左偏斜，也称为负偏斜，意味着数据的尾部在均值的左侧，尾部较长。
- 如果偏度接近0，表示数据相对对称，分布相对均匀。
偏度计算方式：\[Skewness = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{x_i-\bar{x}}{\sigma}\right)^3\]其中，\(n\) 是数据点数量，\(\bar{x}\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差。
峰度和偏度是用于了解数据分布形状的重要统计量，它们可以帮助分析数据是否符合正态分布，或者是否存在偏斜和尖峰。
这对于许多统计分析和数据建模任务都非常重要。
变异系数、偏度、峰度的认识及应用
变异系数、偏度、峰度的认识与应用一、变异系数1、名词解释：变异系数又称"标准差率",是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量.当进行两个或多个资料变异程度的比较时,如果度量单位与平均数相同,可以直接利用标准差来比较.如果单位和〔或〕平均数不同时,比较其变异程度就不能采用标准差,而需采用标准差与平均数的比值〔相对值〕来比较. 简单来说就是：在表示离散程度上,标准差并不是全能的,当度量单位或平均数不同时,只能用变异系数了,它也是表示离散程度,是标准差与平均数的比值称为变异系数,记为C·V.变异系数可以消除单位和〔或〕平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响.2、计算公式变异系数C.V =〔标准偏差SD÷平均值MN 〕× 100%3、应用：例题：已知某良种猪场长白成年母猪平均体重为190kg,标准差为10.5kg,而大约克成年母猪平均体重为196kg,标准差为8.5kg,试问两个品种的成年母猪,那一个体重变异程度大.此例观测值虽然都是体重,单位相同,但它们的平均数不相同,只能用变异系数来比较其变异程度的大小.由于,长白成年母猪体重的变异系数：C.V = 10.5 / 190 * 100% =5.53%大约克成年母猪体重的变异系数：C.V = 8.5 / 196 * 100% = 4.34% 所以,长白成年母猪体重的变异程度大于大约克成年母猪. 二、偏度1、名词解释：偏度以bs 表示,xi 是样本测定值,是样本n 次测定值的平均值.表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数.2、偏度与与正态分布的关系：正态分布的偏度为0,两侧尾部长度对称.bs<0称分布具有负偏离,也称左偏态,此时数据位于均值左边的比位于右边的少,直观表现为左边的尾部相对于与右边的尾部要长,因为有少数变量值很小,使曲线左侧尾部拖得很长；bs>0称分布具有正偏离,也称右偏态,此时数据位于均值右边的比位于左边的少,直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长,因为有少数变量值很大,使曲线右侧尾部拖得很长；而bs 接近0则可认为分布是对称的.若知道分布有可能在偏度上偏离正态分布时,可用偏离来检验分布的正态性.右偏时一般算术平均数>中位数>众数,左偏时相反,即众数>中位数>平均数.正态分布三者相等.3、计算方法：其中i X 是第i 个样本,sd 是样本标准差,1g 是总体偏度的有偏估计. 三、峰度1、名词解释：峰度,又称峰态系数.表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数.直观看来,峰度反映了尾部的厚度.2、特点：峰度以k b 表示,i Y 是样本测定值,bar Y 是样本n 次测定值的平均值,s 为样本标准差.正态分布的峰度为3.3k b <称分布具有不足的峰度,3k b >称分布具有过度的峰度.若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时,可用峰度来检验分布的正态性.3、计算方法：随机变量的峰度计算方法为：随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值.某单位引体向上测试总体分布情况分析一、 测试成绩i X 〔单位：个〕：三月份测试成绩：8、8、10、7、11、14、6、5、7、7、9、10、12、4、6、8、7、11、8、9、10、12、9、8、6、5、8、9、5、8、8、10、8、11五月份测试成绩：4、10、9、4、11、6、8、9、7、11、12、7、9、6、10、8、9、7、8、14、12、9、8、7、8、9、5、7、8、10、8、5、6、8、14二、数据分析：三月份：样本容量：35n =样本方差：13.34602五月份：样本容量：35m =样本方差：14.14776三、图像：如上图所示,其中横轴为引体向上的个数,纵轴为达到相同个数的频数. 由上图可以发现,三月份我单位成员引体向上测试总体分布情况服从28.352941,13.34602σμ==的正态分布；五月份我单位成员引体向上测试总体分布情况服从28.371429,14.14776σμ==的正态分布.四、假设检验：现给定显著性水平0.05α=,进行假设检验.提出原假设：00:H μμ= ()0,1N 2113.34602s =,2214.14776s =.所以统计量的值。
偏度和峰度的定义
偏度和峰度的定义偏度和峰度这俩概念啊，就像是描述数据这个大家庭里成员特征的特殊标签。
咱先来说说偏度。
偏度就好比是在看一群人的身材是不是对称的。
如果数据的分布就像一个完美对称的人，左右两边完全一样，那这个偏度就是0。
你看，正态分布就是这样一个完美的例子，就像一个身材超级匀称的模特，各个部分都恰到好处地分布着。
要是偏度大于0呢，就像这个人左边瘦右边胖，大部分的数据都集中在右边，左边拖着一个长长的尾巴，这种分布就有点奇怪了，就像那些设计很奇特的不对称的衣服，只有少数人能欣赏得来。
而偏度小于0的时候，就反过来了，右边瘦左边胖，数据大多集中在左边，右边有个小尾巴。
这就像有些房子，左边盖得很大很满，右边就剩个小角落似的。
你说这偏度是不是很有趣，它就像一个数据的身材裁判，告诉我们数据分布是不是歪了。
再讲讲峰度。
峰度呢，就像是在评判一座山的尖峭程度。
正态分布的峰度是3，如果数据的峰度比3大，那就像是一座超级尖峭的山，山尖又高又窄，数据在中间集中得特别厉害，周围的坡度很陡。
这就好比那些专业登山运动员挑战的高峰，不是一般人能轻易攀登的。
要是峰度小于3呢，就像一座比较平缓的山，数据分布得比较散，没有那么集中在中间，就像我们平时散步能轻松走上去的小山坡。
咱举个实际的例子吧。
比如说学生的考试成绩。
如果成绩的分布偏度是0，那就是说高分和低分的人数差不多，就像一个班级里，学得好和学得不太好的同学数量比较均衡。
要是偏度大于0呢，可能就是低分的同学比较少，大部分同学成绩都比较高，就像一个学霸班，只有少数几个同学稍微落后一点。
那峰度呢，如果峰度比较大，说明成绩都集中在某个分数段附近，可能是这个考试比较简单，大家都考得差不多。
如果峰度小，那就是成绩分布得比较散，有考得特别高的，也有考得特别低的，中间分数段的人反而没那么多，就像这个考试题目特别难或者特别容易区分学生水平。
偏度和峰度这两个概念啊，虽然听起来有点复杂，但其实就是我们了解数据分布特征的两个小助手。
偏度峰度标准差与原量纲
偏度峰度标准差与原量纲
偏度、峰度和标准差是描述数据分布特征的统计指标，它们与原量纲之间存在一定的关系。
1. 偏度（Skewness）是描述数据分布对称性与偏斜程度的统计量。
正偏表示数据右侧尾部较长，负偏表示数据左侧尾部较长，而偏度为0表示数据分布相对对称。
偏度的计算不受原量纲的影响。
2. 峰度（Kurtosis）是描述数据分布峰态（峰度）的统计量。
峰度大于3表示数据分布相对于正态分布有更尖锐的峰，峰度小于3表示数据分布相对于正态分布有更平坦的峰。
峰度的计算不受原量纲的影响。
3. 标准差（Standard Deviation）是描述数据变异程度的统计量。
标准差值越大，表示数据的离散程度越大；标准差值越小，表示数据的离散程度越小。
标准差的计算受原量纲的影响，因为它是各个数据与均值之间的差值进行平方求和后开平方的结果。
总之，偏度和峰度不受原量纲的影响，可以直接进行计算和比较；而标准差受原量纲的影响，不同的量纲会导致标准差的值大小不可比较。
为了消除不同量纲的影响，可以对数据进行标准化处理，将其转化为无量纲的形式，然后再计算标准差。
标准化可以使用z-score或min-max方法等。
统计学中的偏度与峰度分析
统计学中的偏度与峰度分析统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，偏度和峰度是两个重要的概念，它们可以帮助我们理解数据的分布特征和形态。
本文将对偏度和峰度进行详细的解析和分析。
一、偏度分析偏度是用来描述数据分布偏斜程度的统计量。
它可以告诉我们数据的分布是向左偏斜还是向右偏斜，或者是近似对称。
偏度的计算公式如下：偏度 = ∑(Xi - X)^3 / (n * σ^3)其中，Xi代表数据点的值，X代表数据的平均值，n代表数据的个数，σ代表数据的标准差。
当偏度为0时，表示数据分布近似对称，即左右两侧的数据相对平衡。
当偏度大于0时，表示数据分布向右偏斜，即数据的右侧尾部较长。
当偏度小于0时，表示数据分布向左偏斜，即数据的左侧尾部较长。
偏度的取值范围为[-∞, +∞]，但一般认为绝对值大于1的偏度值才具有实际意义。
偏度的分析可以帮助我们了解数据的分布特征，从而作出更准确的统计推断和决策。
二、峰度分析峰度是用来描述数据分布峰态程度的统计量。
它可以告诉我们数据的分布是尖峰还是平坦，或者是近似正态分布。
峰度的计算公式如下：峰度 = ∑(Xi - X)^4 / (n * σ^4) - 3峰度的取值范围为[-∞, +∞]，当峰度为0时，表示数据分布与正态分布的峰态相同。
当峰度大于0时，表示数据分布比正态分布的峰态更尖峭，即数据的峰度较高。
当峰度小于0时，表示数据分布比正态分布的峰态更平坦，即数据的峰度较低。
峰度的分析可以帮助我们了解数据的形态特征，从而判断数据是否符合正态分布假设。
正态分布是统计学中最常见的分布形态，许多统计方法都基于正态分布的假设，因此峰度的分析对于合理选择和应用统计方法非常重要。
三、偏度与峰度的应用偏度和峰度在统计学中有广泛的应用。
首先，它们可以帮助我们判断数据的分布特征，从而选择合适的统计方法和模型。
例如，如果数据分布呈现明显的偏斜或峰态，我们可以采用非参数统计方法或对数据进行变换来满足正态分布的假设。
因子的峰度和偏度
因子的峰度和偏度
2. 偏度（Skewness）： 偏度描述了数据分布的偏斜程度或偏态。偏度值为0表示数据分布对称，正偏度表示数据 分布向右偏斜（右尾较长），负偏度表示数据分布向左偏斜（左尾较长）。
- 正偏态数据的平均值通常大于中位数，尾部向右延伸。 - 负偏态数据的平均值通常小于中位数，尾部向左延伸。
因子的峰度和偏度
峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）是统计学中用来描述数据分布形态的两个重要指 标。
1. 峰度（Kurtosis）： 峰度描述了数据分布的尖锐程度或峰态。峰度值越大，表示数据分布的峰态越尖锐，尾部 越重。峰度的计算通常基于数据与正态分布之间的差异。
- 正态分布的峰度为3，称为正常峰度。如果数据的峰度大于3，则称为正偏态（尖峰分布 ），数据分布的峰态比正态分布更尖锐。
峰度和偏度的பைடு நூலகம்可以通过统计分析软件进行计算，常用的计算方法有Fisher峰度和 Pearson偏度。
因子的峰度和偏度
需要注意的是，峰度和偏度只是描述数据分布形态的指标，不能单独用来判断数据的 分布是否正常或异常。在实际应用中，还需要结合其他统计指标和领域知识进行综合分析 和判断。
偏度和峰度
偏度和峰度概念的认识误区1王学民上海财经大学统计系摘要：偏度和峰度的概念常常引起误解，甚至这种误解也常出现在概率统计的教科书中。
本文对这两个概念的理解做了准确的阐述，并列举了两个例子来分别说明两个概念的认识误区。
关键字：偏度；峰度；认识误区人们经常用偏度、峰度来描述随机变量或一组数据的分布形状，但在教学和实践中对这两个概念的认识上常常存在着较大的误区，错误认识也常出现在统计学（包括概率论与数理统计）方面的教科书中。
一、偏度概念的认识误区 随机变量x 的偏度定义为()()3132Var E x E x g x -⎡⎤⎣⎦=⎡⎤⎣⎦（1）它度量了分布的偏斜程度及偏向，是一个无量纲的数值。
若10g >，则称x 的分布是正偏（或右偏）的；若10g <,则称x 的分布是负偏（或左偏）的。
1g 越大，说明分布偏斜得越厉害。
偏度常常习惯地被不太确切地认为是反映了随机变量分布在众数两边的对称偏斜性，国内有许多统计教科书就是这样写的。
实际上，分布在众数两边的对称偏斜性对偏度值的影响是比较有限的，对偏度值影响较大的倒是分布在其中一个方向上的尾部有拉长趋势的程度。
因此，正（负）偏度往往更多反映的是分布在右（左）方向的尾部比在左（右）方向的尾部有拉长的趋势。
设1,,n x x 是来自总体x 的一个样本，则总体x 的偏度可估计为()()3131ˆ()12ni i ng x x n n s ==---∑ （2）其中11n i i x x n ==∑是样本均值，s n 个数据1,,n x x 组成一个有限总体，则该总体的偏度也按式（2）计算。
本文后面的计算结果及图形都是使用1上海市重点学科建设项目资助，项目编号：B803SAS9的INSIGHT 菜单子系统得到的。
例1 图1和图2是容量均为100的两组数据（数据请见本文附录）的频数直方图。
从直观上看，图2的分布较图1在众数两边似乎更为偏斜，但根据式（2）的计算结果，图1和图2分布的偏度分别为2.4572和0.7053，即图1分布的偏度明显大于图2分布的偏度，其原因就在于图1的分布较图2在右方向的尾部有更明显的拉长趋势（相对于左尾，图1分布的右尾较图2离均值更远）。
分布的偏度和峰度
项目
分布的偏度和峰度
三、分布的偏度和峰度
一、 偏度
1. 偏度的概念
偏度是指反映频数分布偏态方向和程度的指标。已 知频数分布，若用图形表示，则可以看出有的是对称的， 有的是非对称的（偏态）。偏度是对分布偏斜方向和程度 的测试，与平均数和标准差一样，也是反映频数分布性质 的一个重要指标。偏态通常分为两种：右偏(或正偏)和左 偏(或负偏)。当分布中心对称时，算术平均数、中位数和 众数是相等的；分布越偏，三者差距越大。
三、分布的偏度和峰度
一、 峰度
1. 峰度的概念
峰度是指频数分布曲线与正态分布 曲线相对平坦或尖峭的程度。它反映了 频数分布的各个度量集中于平均数左右 的相对程度，同偏度一样，峰度也是频 数分布的一个重要特征。
三、分布的偏度和峰度
2. 峰度的类型
峰度通常分为以下三种： （1）正态峰度。正态峰度又称标准峰度，是指次数分布 各变量值在平均数左右均匀分布时形成的正态曲线的峰度。 （2）尖顶峰度。尖顶峰度是指变量值的次数在众数周围 分布比较集中，使次数分布曲线比正态分布曲线顶峰更为隆 起尖峭。 （3）平顶峰度。平顶峰度是指变量值的次数在众数周围 分布较为分散，使次数分布曲线较正态分布曲线更为平缓。
第四节数据集的峰度与偏度课件
CHAPTER
金融数据分析中的峰度与偏度
要点一
总结词
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ要点二
详细描述
对于具有噪声的数据，可以采用平滑处理的方法，如移动平均、 指数平滑等，以减小噪声对分析结果的影响。
分箱处理
将连续的数据划分为若干个区间，将数据转换为分类变量，可以消 除数据的连续性对分析结果的影响。
特征选择
通过计算数据的峰度和偏度，可以发现数据中的重要特征，从而进 行特征选择，减少数据的维度，提高分析效率。
峰度 = (n*(∑(x^4 - 3*x^2*μ^2 + 2*μ^4))/(σ^4)) - 3
偏度的计算方法
偏度定义
偏度是描述数据分布对称性的统 计量，表示数据分布的不对称程度。
计算公式
偏度 = (n*(∑(x - μ)^3) / (σ^3)) / n
偏度标准化
为了便于比较不同数据集的偏度， 可以将偏度值标准化，即偏度标准 化 = (偏度 - 偏度的期望值) / 偏度 的标准差。
偏度的定 义
偏度
描述数据分布形态的统计量，表示数 据分布的不对称性。
计算公式
偏度 = (n * {(x_i - μ)}^3的平均值) / (σ^3)，其中n是样本数量，x_i是每个 样本值，μ是样本均值，σ是样本标准 差。
峰度与偏度的关系
峰度与偏度都是描述数据分布 形态的统计量，但关注点不同。
峰度关注数据分布的尖锐程度， 而偏度关注数据分布的不对称性。
第四节--分布的偏度和峰度
第四节 分布的偏度和峰度一、统计动差描述统计总体分布的变异状况，除了用第二节所介绍的各种变异指标外，在许多场合还利用统计k 阶动差（动差也称矩，是物理学的概念在统计分析中的运用)更进一步地刻划分布的形态特征。
k 阶动差的一般形式为∑∑==n i i ni i k f f x 11，称之为原点矩，通常用k μ表示。
显然，当k 等于1时，即1阶的原点动差就是算术平均数；当k 等于2时，2阶的原点动差就是平方平均数如果把原点移到算术平均数的位置，就可以得到一个以频数分配各组标志值x i 对平均数x 的K 阶中心动差，或称中心矩，通常用k v 表示。
∑∑-===n i i n i i k i k f f x x 11)(ν()当k =0时，即零阶中心动差0ν=1；当k =1时，即一阶中心动差1v =0；当K =2时，即二阶中心动差2ν=2σ。
二、偏度偏度是用于衡量分布的不对称程度或偏斜程度的指标。
如果用矩法方式测定，偏度指标α是变量的三阶中心动差除以标准差三次方，用公式表示为：()232333ννσνα==()当分布对称时，它的所有奇数阶中心矩均为0，要判断分布是否对称，可考虑用奇数阶中心矩测定。
一阶中心矩恒为0，五阶以上的中心矩计算较为繁琐，偏度指标α就是以三阶中心动差来测定的。
由于三阶中心矩含有计量单位，为消除计量单位的影响，以3σ除之。
正态分布曲线左右完全对称，三阶中心动差3ν等于0，即α=0。
当分布不对称时，则三阶中心动差不为0，其分布的偏斜程度使α大于0或小于0。
如图3-12所示，当α=0时为正态分布；当α>0时为正偏斜；当α<0时为负偏斜。
图3-12三、峰度峰度是用于衡量分布的集中程度或分布曲线的尖峭程度的指标。
峰度指标β的计算公式如下：3)(34444-∑∑-=-=f f x x σσνβ分布曲线的尖峭程度与偶数阶中心矩的数值大小有直接的关系，2ν是方差，以四阶中心动差4ν度量分布曲线的尖峭程度。
偏度和峰度的关系
《偏度和峰度的关系》哎呀，偏度和峰度这俩呀，在统计的世界里可都是挺重要的角色呢。
先说说偏度吧，偏度它主要是用来描述数据分布的不对称程度的。
想象一下，要是数据分布就像个对称的小山包，两边长得一模一样，那这偏度就是0啦，多规整呀。
可要是一边坡长，一边坡短呢，那就说明数据往一边偏啦，偏度就不是0咯。
比如说，考试成绩要是大部分人都集中在高分段，低分的人很少，那这个成绩分布可能就往低分那边偏，偏度就是个负数啦。
反过来，要是低分的人特别多，高分的少，那就往高分那边偏，偏度就是正数了呗。
再讲讲峰度呀，峰度呢，它是在说数据分布的尖峭程度或者平缓程度的。
有的数据分布呀，那山峰尖尖的，就像个特别挺拔的小尖塔一样，这种情况峰度就比较大啦，说明数据在均值附近聚集得很厉害呢。
而有的数据分布呢，那山峰就矮矮的、平平的，感觉数据散得比较开，这时候峰度就小呀。
像一群人的身高数据，如果大部分人身高都特别接近某个值，那这个身高数据的分布峰度就大，要是身高值分散得很开，啥样的身高都有挺多的，那峰度就小咯。
那偏度和峰度之间有啥关系呢？其实挺有意思的呢。
要是偏度比较大，也就是数据分布很不对称的时候呀，这峰度往往也会跟着受影响哦。
比如说数据往一边偏得厉害，那它在均值附近聚集的情况就会变得比较特殊啦，有可能让峰度变得和对称分布时候不太一样。
可能原本峰度适中的，因为偏度大了，峰度也跟着变大或者变小了呢。
反过来，峰度要是特别大或者特别小，也可能暗示着偏度会有相应的变化哦。
要是峰度特别大，数据都紧紧围着均值，那很可能就导致数据分布不再对称啦，偏度也就出现了。
而峰度小，数据分散开，说不定也会让整个分布往某一边歪一歪，偏度也就跟着冒出来咯。
在实际分析数据的时候呀，光看偏度或者光看峰度可不行哦。
得把它们俩结合起来看呢。
比如说研究股票价格的波动情况，只知道价格数据分布的偏度，不清楚峰度，那就很难全面把握这价格到底是怎么个变化趋势呀。
同样的，只看峰度，不考虑偏度，也搞不明白为啥数据会呈现那样的尖峭或者平缓的样子呀。
偏度与峰度
心时，可得出一个以次数分布中各组标志值（x）对原点
（0）的K阶动差，统计学上称之为K阶原点动差。其公
式为：
式中，MK'代表K阶原点动差。
M
K
'
xK f
f
因而，一阶原点动差：M
1
'
xf f
x（算术平均数）
二阶原点动差：M
2
'
x2 f
偏态系数是以标准差为单位的算术平均数
与众数的离差。SKp越大，表示偏度越大；
SKp越小，表示偏度越小。
7
（二）偏度的测定方法及其应用
例4.47 某乡某年农民家庭年纯收入的资料如下表，用 比较法求该乡这年农民家庭年纯收入的偏态系数。
表4.23 某乡某年农民家庭年人均纯收入
农民家庭按年人均 纯收入分组（元）
240 480 1 050 600 270 210 120
30
3 000
xx
496 296 96 104 304 504 704 904
-
(x x)2
246016 87616 9216 10816 92416 254016 495616 817216
-
(x x)2 f
59043840 42055680 9676800 6489600 24952320 53343360 59473920 24516480
统计学
偏度与峰度
偏度、峰度是与正态分布相比较来描述次数分布特征的 分析指标。
它们主要用于检查样本的分布是否正态来判断总体的分 布是否接近于正态分布。
在企业产品的质量管理中，偏度、峰度有广泛的用途。 通过计算偏度和峰度指标，可以判断产品质量分布是否 接近正态分布。
偏度和峰度概念的认识误区
Ｓｅｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００２， １２８（１）． ［６］王中宇， 夏新涛， 朱坚民． 测量不确定度的非统计理论［Ｍ］． 北京：
国防工业出版社， ２０００． ［７］ 孟晓风， 季宏， 王国华， 钟波． 计算故障先验概率的最大熵方法
没有量纲的数值。峰度 ｇ２ 的取值范围是［ － ２，∞］ 。正态分布的 峰度为零。人们以正态分布为标准， 若 ｇ２＞０， 则说明随机变量 Ｘ 分 布 的 尾 部 比 正 态 分 布 的 尾 部 粗 ， 并 且 ｇ２ 值 越 大 ， 倾 向 认 为 尾 部 越 粗 ； 若 ｇ２＜０， 则 说 明 Ｘ 分 布 的 尾 部 比 正 态 分 布 的 尾 部细， 且｜ｇ２｜值越大， 倾向认为尾 部 越 细 。 峰 度 ｇ２ 可 用 来 比 较 已标准化了的各随机变量分布的尾部厚度。
０．１５７９
０．１５６２
０．１７２４
本文方法 ０．１４６８
５ 结论
本文提出了一种基于最大熵方法的测量不确定度贝叶 斯 评 估 模 型 。该 模 型 将 最 大 熵 和 贝 叶 斯 两 种 方 法 的 优 点 有 机
结合， 其中采用最大熵方法确定样本信息的概率密度函数含 有较少的主观假设， 贝叶斯评估充分利用了先验信息， 评估 方法合理。采用本文方法所计算的测量不确定度可靠性高， 精度优于其它方法。
人们经常用偏度、峰度来描述随机变量或一组数据的分 布形状， 但在教学和实践中对这两个概念的认识上常常存在 着较大的误区， 错误认识也常出现在统计学（ 包括概率论与 数理统计） 方面的教科书中。
１ 偏度概念的认识误区
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人们经常用偏度、峰度来描述随机变量或一组数据的分 布形状， 但在教学和实践中对这两个概念的认识上常常存在 着较大的误区， 错误认识也常出现在统计学（ 包括概率论与 数理统计） 方面的教科书中。
１ 偏度概念的认识误区
随机变量 ｘ 的偏度定义为
基金项目： 上海市重点学科建设资助项目（ Ｂ８０３）
ｇ１＝
Ｅ［ｘ－ Ｅ（ｘ）］３ ［Ｖａｒ（ｘ）］３／２
布。但由式（ ４） 计算得到的峰度值却为ｇ$ ２＝－ ０．１９９６， 小于正态 分布的峰度值 ０。
参考文献： ［１］王学民编著．应用概率统计［Ｍ］．上 海 ： 上 海 财 经 大 学 出 版 社 ， ２００５，
（ １０） ．
（ 责任编辑／李友平）
１４６ 统计与决策 ２００８ 年第 １２ 期（ 总第 ２６４ 期）
设 ｘ１，…，ｘｎ 是 一 组 样 本 数 据 或 一 组 有 限 总 体 数 据 ， 则 其
峰度的计算公式为
ｎ
! ｇ$ ２＝
（ｎ－
ｎ（ｎ＋１） １）（ｎ－ ２）（ｎ－
３）ｓ４
ｉ
＝
１
（ｘｉ－
ｘ）４－
３
（ｎ－ １）２ （ｎ－ ２）（ｎ－
３）
（ ４）
其中 ｘ 和 ｓ 的含义同前。
在统计学（ 包括概率论与数理统计） 教科书中经常看到
表 ３ 中给出了通过不同评估方法得到的结果， 从数据对
比看出： 采用本文方法所估计的测量不确定度精度优于其它
三 种 方 法 。本 文 得 到 的 结 果 同 样 还 可 以 作 为 以 后 计 算 测 量 结
果的先验信息。
表３ 评估方法 计算结果
不同评估方法的结果比较（ ｍｍ）
Ａ 类评估方法 最大熵方法 贝叶斯方法
３３ ３５ ２７ １３ １６ ５３ ６１ １１ ３３ ７０
４６ ４５ ５３ ２０ ３５ ３３ １０
６
２４ ８０
７５ ７７ ７０ ４４ ６０ １２ ７２ ５３ ７７ ５４
４９ １１ １１ ２０ １８ ２１ ２１ ３５ ２８ ８４
例１ 图１和
图 ２ 是容量均为
１００ 的 两 组 数 据 （ 数
据见 表 １） 的 频 数 直
（ 责任编辑／浩 天）
统计与决策 ２００８ 年第 １２ 期（ 总第 ２６４ 期） １４５
知识丛林
个方向上的尾部有拉长趋势的程度。因此，
正 （ 负） 偏度往往更多反映的是分布在右
（ 左） 方向的尾部比在左（ 右） 方向的尾部有
拉长的趋势。
设 ｘ１， …，ｘｎ 是来自总体 ｘ 的一个样本 ， 则总体 ｘ 的偏度可估计为
没有量纲的数值。峰度 ｇ２ 的取值范围是［ － ２，∞］ 。正态分布的 峰度为零。人们以正态分布为标准， 若 ｇ２＞０， 则说明随机变量 Ｘ 分 布 的 尾 部 比 正 态 分 布 的 尾 部 粗 ， 并 且 ｇ２ 值 越 大 ， 倾 向 认 为 尾 部 越 粗 ； 若 ｇ２＜０， 则 说 明 Ｘ 分 布 的 尾 部 比 正 态 分 布 的 尾 部细， 且｜ｇ２｜值越大， 倾向认为尾 部 越 细 。 峰 度 ｇ２ 可 用 来 比 较 已标准化了的各随机变量分布的尾部厚度。
尾， 图 １ 分布的右尾较图 ２ 离均值更远） 。本例说明了将偏度
描述为反映分布在众 数两边的对称偏斜性 的一个量是欠妥当 的。
２ 峰度概念的
认识误区
图３
峰度是另一个反映随机变量分布形状的量， 随机变量 ｘ
的峰度定义为
ｇ２＝
Ｅ［ｘ－ Ｅ（ｘ）］４ ［Ｖａｒ（ｘ）］２
－３
（ ３）
它度量了分布尾部的厚度。同偏度一样， 峰度也是一个
［Ｊ］． 北京航空航天大学学报，２００６， ３２（１１）． ［８］ＰＫ． Ｌｉ ａｎｄ Ｂ． Ｌｉｕ． Ｔｈｅ ｅｎｔｒｏｐｙ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｖａｒｉａｂｌｅｓ． Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄ－
ｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ ，Ｋｕｎｍｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ， ２００５． ［９］Ｅｕｌａｌｉａ Ｓｚｍｉｄｔ， Ｊａｎｕｓｚ Ｋａｃｐｒｚｙｋ． Ｅｎｔｒｏｐｙ ｆｏｒ ｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃ ｆｕｚｚｙ ｓｅｔ［Ｊ］． Ｆｕｚｚｙ Ｓｅｔ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００１， １１８（３）．
ｙ：
３５ ７２ ４９ ４８
９
２１ ４４ １８ ２６ ３０
７
１４
６
３６ ２３ ３７ ７２ ４０ １６ ５０
３５ １９ ２４ ３５ １７ ５４ ５０ ４０ １３ ４８
３０
８
１０ １０９ ４１ １７ ６６ ５６ ４７ ５３
５８ ３６ １０ ２８ １３ ３０ ６３ ７９ １７ ７６
５５ １０１ ４２ ２５ ２７ １７ ２９ ６５ １９ １５
参考文献： ［１］王中宇， 张海滨， 刘智敏． 测量不确定度最大残差系数的一种新算
法［Ｊ］． 计量学报， ２００６， ２７（３）． ［２］国家质量技术监督局． 测量不确定 度 评 定 与 表 示 指 南［Ｍ］． 北 京 ：
中国计量出版社 ２０００． ［３］吴乃龙， 袁素云． 最大熵方法． 长沙： 湖南科学技术出版社， １９９１． ［４］薄晓静， 陈晓怀． 基于贝叶斯理论的测量不确定度 Ａ 类评定［Ｊ］． 工
将 峰 度 描 述 为 反 映 分 布 在 众 数 附 近 “峰 ”的 尖 峭 程 度 的 一 个
量。事实上， 这种说法是错误的， 我们可以通过下面的例 ２ 看
清这一点。
例 ２ 图 ３ 是将 １５０ 个数据（ 数据见表 ２） 经标准化后画
出的密度直方图， 并拟合上了标准正态密度曲线。从图中可
以 看 出 ， 分 布 在 众 数 附 近 “峰 ”的 尖 峭 程 度 要 远 高 于 正 态 分
测量结果可表示为：
７０．２４
ｘ＝ ∫ ｘ·ｆ（ｘ）·ｄｘ
（１６）
６９．８４
将 已 知 数 据 代 入 式 （１６）得 ：
ｘ＝６９．９８８７ｍｍ
测量结果的标准不确定度可表示为：
# ｕ＝
７０．２４
∫
（ｘ－
ｘ" ）２·ｆ（ｘ）·ｄｘ
６９．８４
（１７）
将 已 知 数 据 代 入 式 （１７）得 ：
ｕ＝０．１４６８ｍｍ
ｎ
ｎ
! # ! 其中
ｘ＝ １ ｎ
ｉ
ｘｉ 是样本均值，
＝１
ｓ＝
１ ｎ－ １
ｉ＝
（ｘｉ－ ｘ"）２
１
是样
本标准差。若 ｎ 个数据 ｘ１，…，ｘｎ 组成一个有限总体， 则该总体
的偏度也按式（ ２） 计算。本文后面的计算结果及图形都是使
用 ＳＡＳ９ 的 ＩＮＳＩＧＨＴ 菜单子系统得到的。
表１
ｘ：
３６．９ ３６．８ ４３．２ ２２．４ １５．７ ３２．９ ２５．４ １５．２ ３３．７ ２６．２
布在众数两边的对称偏斜性， 国内有许多统计教科书就是这
样写的。实际上， 分布在众数两边的对称偏斜性对偏度值的
影响是比较有限的， 对偏度值影响较大的倒是分布在其中一
４．２ 测量不确定度的计算
由上所述， 求得被测量后验信息的概率密度函数以后，
即 可 利 用 式 （１６）和 （１７）求 出 测 量 结 果 的 估 计 值 及 其 不 确 定 度 。
知识丛林
偏度和峰度概念的认识误区
王学民
（ 上海财经大学 统计系， 上海 ２００４３９）
摘 要： 偏度和峰度的概念常常引起误解， 甚至这种误解也常出现在概率统计的教科书中。文章 对这两个概念的理解做了准确的阐述， 并列举了两个例子来分别说明两个概念的认识误区。
关键词： 偏度； 峰度； 认识误区 中图分类号： Ｏ２１２．２ 文献标识码： Ａ 文章编号： １００２－ ６４８７（ ２００８） １２－ ０１４５－ ０２
３４．３ ４３．５ ３２
７ ３６．９ ３２．３ ２５．４ ２７．４ １９．３ ２１．３
３２．１ ４５．２ １５．２ ３４．４ ３９．５ ３２．７ ９．７ ４０．６ ３２．４ ３３．２
３７．５ ４７．９ ２２．７ １３．５ ２９．７ ３２．４ ３５．９ ３８．６ ２６．６ ４２．７ ３．７ ３６．１ ３３．２ ４７．３ ３３．３ ３８．７ ３８．８ ３２．１ ４１．８ ２７ ３８．４ ３５．１ ２４．８ ２２．１ ３７ ３７．８ ４０．４ ２６．４ ３８．８ ４２．８ ４５．３ ３３ ４３．９ ３５．２ ２４ ７．９ １７．１ ２２．５ ３９ ６０ ２９．６ ４０．６ １７．９ ３４．８ ３４．６ ３０．７ ４５ ２４．７ １６．７ ７０ ３４．２ ３７．２ ２８．２ １４．２ ５１．５ ３３ ４３．７ １１．２ ５４．９ ９０ ４１．３ ２４．９ ４５．４ ９．３ ３２．４ ３６．１ ３９．５ ４０．８ ３５．１ １３０
０．１５７９
０．１５６２
０．１７２４
本文方法 ０．１４６８
５ 结论
本文提出了一种基于最大熵方法的测量不确定度贝叶 斯 评 估 模 型 。该 模 型 将 最 大 熵 和 贝 叶 斯 两 种 方 法 的 优 点 有 机
结合， 其中采用最大熵方法确定样本信息的概率密度函数含 有较少的主观假设， 贝叶斯评估充分利用了先验信息， 评估 方法合理。采用本文方法所计算的测量不确定度可靠性高， 精度优于其它方法。
（ １）
它度量了分布的偏斜程度及偏向， 是一个无量纲的数
值 。 若 ｇ１＞０， 则 称 ｘ 的 分 布 是 正 偏 （ 或 右 偏 ） 的 ； 若 ｇ１＜０，则 称 ｘ 的分布是负偏（ 或左偏） 的。｜ｇ１｜越大， 说明分布偏斜得越厉 害 。偏 度 常 常 习 惯 地 被 不 太 确 切 地 认 为 是 反 映 了 随 机 变 量 分