偏度系数中级经济师

偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。

当分布左右对称时，偏度系数为0。当偏度系数大于0时，即重尾在右侧时，该分布为右偏。当偏度系数小于0时，即重尾在左侧时，该分布左偏。使用不同的计量单位时，偏度系数的计算公式是不同的。

相关信息：

正态分布的偏度为0，两侧尾部长度对称。若以bs表示偏度。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。

偏态系数公式是峰度：KURT，偏度SKEW，偏态系数=SKEW（A1：A10）。偏态系数以平均值与中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度，用SK表示偏斜系数：偏态系数小于0，因为平均数在众数之左，是一种左偏的分布，又称为负偏。

偏态系数大于0，因为均值在众数之右，是一种右偏的分布，又称为正偏。偏态系数是根据众数、中位数与均值各自的性质，通过比较众数或中位数与均值来衡量偏斜度的。

偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。当分布左右对称时，偏度系数为0。当偏度系数大于0时，即重尾在右侧时，该分布为右偏。当偏度系数小于0时，即重尾在左侧时，该分布左偏。使用不同的计量单位时，偏度系数的计算公式是不同的。

常见的频数分布曲线：

1、钟形分布特征是“两头小，中间大”，即靠近中间的变量值分布的次数多，靠近两边的变量值分布的次数少。

2、J形分布主要有正J形和反J形分布。正J形是次数随着变量值的增大而增多，反J形是次数随着变量值增大而减少。

3、U形分布的特征与钟形分布相反，靠近中间的变量值分布次数少，靠近两端的变量值分布的次数多。例如人口死亡现象按年龄分布便是如此。

偏度系数的公式: = SKEW(range) 其中,range是要计算偏度系数的数据范围。

偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。当分布左右对称时，偏度系数为0。当偏度系数大于0时，即重尾在右侧时，该分布为右偏。当偏度系数小于0时，即重尾在左侧时，该分布左偏。

使用不同的计量单位时，偏度系数的计算公式是不同的。

计算样本偏度系数的定义有很多，下面的定义是其中的一种，偏度系数的定义如下：

样本的峰度系数和偏度系数的定义都与理论分布的峰度系数和偏度系数定义有差别，我想这是应无偏估计的要求，得到的统计量计算公式吧！第二个公式是计算，分组数据下的峰度系数。

峰度系数若大于零，则表示数据的分布是比正态分布还要尖峭的分布，数据的分布更加集中，峰度系数小于零，则表示数据的分布是比正态分布还要扁平的分布，数据的分布更加分散。

数据的概括性度量，是寻找那些能体现、代表数据的整体特征的“指标”，根据对数据的描述分析的不同，这些指标(统计量)可以分为集中趋势度量特征数和离散趋势特征数以及偏度、峰度。

其中的集中趋势度量特征数，是反映一组数据向中心值的集中程度。离散趋势特征数，是用来反映一组数据远离中心值的趋势和程度。偏度系数和峰度系数，共同反映一组数据分布形状。

因此下面介绍的这些个“指标”，都是指统计量，即给定一组数据，就可以计算出来的值，且依据不同的样本计算的结果一般不同。