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

 正态性检验是利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。正态性检验的方法有很多，以下列举几种常用的方法：1.**图示法**：比如分位数-分位数图（Quantile-QuantilePlot，Q-Q图），这是一种常见的图示方法。通过对数据直方图曲线与

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本篇是数据挖掘技术的主体部分，系统介绍了数据挖掘的相关技术及其这些技术的应用实例。该部分又分三个层次:1)数据挖掘前期的一些技术，包括数据的准备(收集数据、数据质量分析、数据预处理等)和数据的探索(衍生变量、数据可视化、样本选择、数据降维等)。2)数据挖掘的核心六大

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