一、偏态分布数据的描述？
偏态分布，为统计学概念，即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布。根据峰值小于或大于平均值可分为正偏函数和负偏函数，其偏离的程度可用偏态系数刻画。
偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧。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。偏态分布只有满足一定的条件（如样本例数够大等）才可以看做近似正态分布。
二、偏态是定性数据吗？
偏态一词是由统计学家皮尔逊于1895年首次提出的，它是对数据分布对称性的测度。所以不是定性数据。
三、数据分布偏态和峰态是什么？
峰度(kurtosis)是描述分布形态的陡缓程度。表征概率密度函数分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。用bk表示。直观看来，峰度反映了数据尾部厚度。
在相同的标准差下，峰度系数越大，分布就有更多的极端值，那么其余值必然要更加集中在众数周围，其分布必然就更加陡峭。
偏度（skewness），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（因此它与方差有些类似）。用bs表示。直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。所以哪边尾巴长就往哪边偏，左偏就是左尾长，右偏就是右尾长。
二者的比较基准是正态分布。正态分布的峰度为3，偏度为0。
bk<3称分布具有不足的峰度（数据峰度在正态分布峰度内），bk>3称分布具有过度的峰度(超出正态峰度)。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。
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。
当某一数据的分布与标准正态分布的峰度相比较时，峰度就有了正峰度和负峰度的表现。
四、偏态系数原始数据求法？
表示变量概率分布对称性和分布方向的相对指标，也称偏态系数，代表符号为Cs，计算公式：
偏差系数
式中为均值，fx (x)为概率密度函数，C为离差系数。C>0表示大于均值的各项值占优势，称为正偏;C<0表示小于均值的各项占优势，称为负偏;Cs=0表示大于和小于均值的各值都不偏。称为对称
五、偏态和峰态的判断？
1. 峰态：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. 峰度以bk表示，Yi是样本测定值，Ybar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。bk3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。次数分配较常态分配曲线平坦者,为低阔峰分配g20.g2=0时为常态分配.3. 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。4. 偏态（Skewness），是指非对称分布的偏斜状态。换句话说，就是指统计总体当中的变量值分别落在众数（M0）的左右两边，呈非对称性分布。5. 在统计学上，众数和平均数之差可作为分配偏态(skewnessdistribution)的指标之一。如平均数大于众数，称为正偏态(positiveskewness)；相反，则称为负偏态(negativeskewness)。即：如果X'>M0，这种偏态称为正偏态或右偏态，正偏态g1>0；如果X'0时，分布呈正偏态，Sk0时曲线比较陡峭，Ku
六、偏态数据如何描述集中和离散趋势？
一、集中趋势
集中趋势是指一组数据所趋向的中心数值。对集中趋势的度量就是采用具体的统计方法和统计测度对这一中心数值的测量和计量，以一个综合数值来表述数据所趋向的这一中心数值的一般水平。
二、离散趋势
在统计学上描述观测值偏离中心位置的趋势，反映了所有观测值偏离中心的分布情况。
异众比率用于评价众数的代表性测度。异众比率越接近1，众数的代表性越弱。四分位差是指上四分位数与下四分位数的绝对离差。平均差是指全部变量值与均值离差的绝对值的均值。
平均差以均值为中心，通过每个变量值与均值的绝对距离反应数据离散程度的测度。方差是指全部变量值与其均值的离差平方的均值。标准差是方差的算术平方根。离散系数是指同一总体的标准差与均值的比较。标准化值是以变量值与其均值的差除以同一数据的标准化的比值。
集中趋势和离散程度是关于数据分布的基本测度，要进一步描述数据分布的形态是否偏倚，偏倚的方向和程度；分布是尖耸还是扁平，尖耸或扁平的程度，以及数据分布形态与正态分布的差异等，还需要对数据分布的偏态和峰度进行测量。
七、偏导数的表达方式？
如果是一元函数就用导数 如果是多元函数就用偏导数 一元和多元函数分别有下面几种表示方法 一元 ： y=f(x) \ y=y(x) 例如 y = 2x y=y(x) , x=x(t) \ y=y(t) ,x = x(t) 例如 y=sinx， x= 2t 这个等价于 y= sin2t x=2t 是参数方程，但也是一元函数 f(y,x)=g(y,x) 这是隐函数， 比如 y^2 + 3x = siny +x 注意这个是一元函数 y=y(u,v) , u=u(x),v=v(x) 比如 y= 2u+v^2 ,u=x+1 ,v= x^2 以上都表示一元函数 多元函数： z=z(x,y) \ z=f(x,y) 例如 z = x + 2y z=z(u,v) u=u(x,y) , v=v(x,y) 例如 z=u+v , u=2x+y,v=y 我这里写的 y=y(x) 和 y=f(x) 是一个意思，高等数学习惯用前者
八、偏态分布的类型？
偏态分布又可分为正偏态分布和负偏态分布两种类型：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。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。偏态分布只有满足一定的条件（如样本例数够大等）才可以看做近似正态分布。
九、偏态分布的例子？
偏态分布是与“正态分布”相对，分布曲线左右不对称的数据次数分布，是连续随机变量概率分布的一种。可以通过峰度和偏度的计算，衡量偏态的程度。可分为正偏态和负偏态，前者曲线右侧偏长，左侧偏短；后者曲线左侧偏长，右侧偏短。指频数分布的高峰位于一侧，尾部向另一侧延伸的分布。它分为正偏态和负偏态。偏态分布的资料有时取对数后可以转化为正态分布，反映偏态分布的集中趋势往往用中位数。
十、偏态分布的判断？
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。