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

偏态系数又称偏差系数，说明随机系列分配不对称程度的统计参数，用Cs表示。和Cv只能反映频率密度分配曲线的平均情况和离散程度，而不能反映其对称（即偏态）情况，所以必须再引入一个参数，即偏差系数Cso。偏态系数绝对值越大，偏斜越严重。峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分

  本文介绍基于SPSS软件的经典统计学分析与偏度、峰度等常用统计学指标的计算方法。  首先需要说明，本文所述数据的经典统计学分析，包括计算数据的极值、平均值、中位数、标准差、方差、变异系数、偏度与峰度等常用统计学指标。  首先，打开SPSS软件。  第一步需要将数据导

正态分布说明正态分布在统计学中是一个很重要的概率分布类型，哪怕是在实际生活中也有着重要的指导与应用作用，比如：某学校学生的成绩分布，男子身高、工厂生产产品的尺寸等等

数据统计#1.中位数median#median()参数解释median(self,axis:Axis|None|lib.NoDefault=lib.no_default,#轴方向skipna:bool_t=

来源  https://blog.csdn.net/weixin_36236293/article/details/102632084  偏度偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字

PROCUNIVARIATE用于对单变量做统计分析，可以生成一系列统计量和图表。假设有一组学生考试得分的数据如下：PROCUNIVARIATEDATA=class;VARScore;TITLE;RUN;生

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