偏态分布学习笔记（期望，中位数，众数）

最新推荐文章于 2024-12-24 17:27:49 发布
最新推荐文章于 2024-12-24 17:27:49 发布
阅读量2.7w 收藏 28
点赞数 10
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 学习笔记 文章标签： 统计学 数据分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38694228/article/details/107570086
本文深入探讨了偏态函数的分类，包括正态、正偏态（右偏态）和负偏态（左偏态），并解释了如何通过观察数据分布的尾巴来辨认正负偏态。同时，文章详细阐述了期望、中位数和众数在不同偏态分布中的位置变化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一：偏态函数分类
（1）正态（期望=中位数=众数）
（2）正偏态：也称为右偏态（期望>中位数>众数）,偏向数据小的
（3）负偏态：也称左偏态 (期望<中位数<众数)，偏向数据大的

二：如何辨认正负偏态函数
关键：看尾巴哪边长，左边尾巴长的成为左偏态（负偏态），反之右偏态（正偏态）

在这里插入图片描述
三：关于期望，中位数，众数
参考上面的草图：可以这样理解，（1）对于正偏态而言，数据大多分布在右侧，从而也就把期望与中位数往右侧移动。（2）对于负偏态而言，数据大多分布在左侧，从而也就把期望与中位数往左侧移动。

一文理解偏态数据和偏态分布、长尾数据分布、数据异常值分析与处理
叶庭云 成为自己的光
06-27 1615
一文理解偏态数据和偏态分布、长尾数据分布、数据异常值分析与处理
机器学习笔记 - 常用概率分布
学以致用 知行合一
05-21 1096
概率分布是一个统计函数，它描述了随机变量在给定范围内可以取的所有可能值和可能性。 概率分布的一些实际用途： 计算参数的置信区间并计算假设检验的临界区域。 对于单变量数据，确定数据的合理分布模型通常很有用。 统计区间和假设检验通常基于特定的分布假设。 在基于分布假设计算区间或测试之前，我们需要验证该假设对于给定的数据集是否合理。 在这种情况下，分布不需要是数据的最佳拟合分布，而是一个足够充分的模型，以便统计技术得出有效的结论。 通常需要使用特定概率分布生成随机数的模拟研究。
偏态分布
weixin_44108266的博客
04-01 2万+
一、总体介绍： 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。统计数据峰值与平均值相等的频率分布。 偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧。统计数据峰值与平均值不相等的频率分布。 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...
偏态分布（Skewed distribution）
weixin_33714884的博客
04-17 4892
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...
数据的偏态分布
Lavi的专栏
05-15 4万+
偏态分布 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。统计数据峰值与平均值相等的频率分布。 偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧。统计数据峰值与平均值不相等的频率分布。 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...
偏态分布及其数字特征（R语言可视化）
统计学小王子的博客
04-12 9259
目录0引言1、偏态分布的定义1.1正态分布1.2偏态分布2、偏态分布的数字特征2.1均值2.2方差3、不同偏态的偏态分布——R语言参考文献 0引言 偏态分布是A. Azzalini1在1985年提出的，本文主要介绍正态分布到偏正态分布的定义，主要展示偏正态分布常见数字特征均值方差的推导，以及使用R语言对不同偏态的概率密度函数进行展示。 1、偏态分布的定义 1.1正态分布 正态分布2，又名高斯分布，最早由棣莫弗在二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯
【机器学习中的数学基础】（4）——笔记
g1997c的博客
06-20 980
随机变量：描述随机现象的变量，可以是离散的或连续的。概率分布：描述随机变量的可能取值及其概率，包括离散的概率质量函数（PMF）和连续的概率密度函数（PDF）。常见分布：离散分布如二项分布、泊松分布，连续分布如正态分布、均匀分布。应用广泛：统计推断、风险分析、质量控制和机器学习等领域。贝叶斯定理：用于根据新证据更新事件的概率。先验概率：初始估计的概率。后验概率：根据新证据更新后的概率。广泛应用：医学诊断、机器学习、金融分析、自然语言处理和决策分析等领域。
机器学习个人学习笔记
qq_63913499的博客
12-19 668
回归问题：预测某一样本的所对应的实数输出（连续的）。明确是分类问题、回归问题还是聚类问题，了解需要预测或解释的目标变量是什么，以及有哪些可用的特征或自变量。比如给定一个人（从数据角度来说，是给出一个人的数据结构，包括：身高，年龄，体重等信息），然后判断是性别，或者是否健康。综上所述，机器学习处理流程是一个迭代的过程，需要不断地收集和处理数据、选择和训练模型、评估和调优模型，并将模型部署到生产环境中进行推理和监控。方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。
数理统计复习笔记一——统计中常用的抽样分布(卡方分布，t分布，F分布)
TSzero的博客
01-02 2986
前言：   总结以下数理统计中的基本概念，一些用python的实现点这里。不断持续更新。 1. 几个基本概念  1.1 次序统计量  1.2 样本偏度与样本峰度  1.3 经验分布函数  1.4 抽样分布 2. 统计中的常用分布  2.1 卡方分布  2.2 t 分布  2.3 F分布 1. 几个基本概念： 1.1 次序统计量：   设X1,X2,⋯ ,XnX_1, X_2, \cdots , X_nX1​,X2​,⋯,Xn​为样本，把X1,X2,…,XnX_1, X_2, …, X_nX1​,X2​,…,
spark mllib 特征学习笔记 （一）
weixin_41046245的博客
06-13 1832
PySpark MLlib 提供了丰富的特征处理工具，帮助我们进行特征提取、转换和选择。以下是 PySpark MLlib 中常用的特征处理类及其简要介绍。
讲讲偏态分布！
weixin_38754337的博客
04-23 5901
本文转自俊红的数据分析之路今天我们来聊聊统计学中的偏态分布，聊偏态分布以前我们先看看正态分布，下面这张图在公众号文章中多次出现，就是传说中的正态分布。这张图中的横轴是随机变量 x 的具体值...
Skewed Distribution
最新发布
杨善锦技术专栏
12-24 1083
偏态分布（Skewed Distribution）是一种概率分布，它与正态分布相对。正态分布是对称的，而偏态分布是非对称的，即数据在分布的一侧比另一侧有更长的 “尾巴”。
正态分布（normal distribution）与偏态分布（skewed distribution）
热门推荐
11-20 10万+
存在正太分布的概念，自然也少不了偏态分布。 正态分布（normal distribution） 偏态分布（skewed distribution） 左偏态：left skewed distribution，负偏态（negatively skewed distribution），以尾部命名，左偏态或者叫负偏态的尾部，主要在左侧； 右偏态：right skewed distribution，正偏态（p
机器学习之数据的偏态分布
lizz2276的博客
09-12 7858
一、偏态分布 1、何为数据的偏态分布？ 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 偏态分布只有满足一定.
数理知识：偏t分布
FightingBob的博客
01-23 6145
Hello，大家好！最近有在学习一些有关偏态分布的数理知识，但在搜偏ttt分布的相关资料的时候感觉比较散，所以做个整理，主要参考的书籍是Azzalini在2014年出版的一本有关偏态分布族的书《The Skew-Normal and Related Families》，大家可以文末获取，有哪里理解不对的地方，还请各位大佬多多指正。 目录偏ttt分布定义资源获取 偏ttt分布定义 偏ttt分布的生成，可以通过调节ttt分布的尾部厚度来实现，那么我们先来写下ttt分布的概率密度函数 t(x;ν)=Γ(ν+12)
单峰分布（unimodal distribution）、双峰分布 （bimodal distribution）以及偏态分布（skewness distribution）
敲代码的quant的博客
05-30 6万+
单峰分布（unimodal distribution）& 双峰分布 （bimodal distribution） 数据分布会有一个或者很多个峰值（peaks），数据分布中只有一个明显峰值的叫做单峰，有两个明显峰值的叫做双峰，同样，具有多个峰值的就是多峰。 偏态分布（skewness distribution） 在数据分布的图像展现形式中，偏态分布中一边的观测值要比另一边的观测值多，右...
图像处理中滤波（filtering）与卷积（convolution）的区别
lwei的专栏
08-30 1万+
图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。很多人认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实不然。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。 一、原理 1、滤波 简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。 比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算：
我谈正态分布——正态&偏态
u013600306的博客
11-04 4806
3σ正态分布的英文是Normal Distribution，normal是“正常”或“标准”的意思，中文翻译是正态，多完美的翻译，正态对应偏态，正态是指分布曲线左右对称，偏度为零。正态分布的峰度也为0。话说现在的翻译真让人受不了，比如那个multi-head attention。
基本概念: 均值，期望，中位数，众数，极差，总体方差，样本方差，协方差...
weixin_30546933的博客
07-11 364
# --*-- coding:utf-8 --*-- import math import itertools def Mean(t): """均值""" return float(sum(t)) / len(t) def E(x, p): """ 离散性随即变量的数学期望(也称为均值): 随机变量X与其概率P乘积的和 ...
统计学习笔记：个人学术历程与心得总结
2. 描述性统计：描述性统计部分会涉及到数据集的总结和描述，使用频率分布表、直方图、箱线图、均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量来描述数据的中心趋势和变异度。这可能包含计算方法和实际案例，帮助理解...
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值