**1. 首先擺出公式** s=
1n∑n
i=1(
xi−x
¯)3(
1n∑n
i=1(
xi−x
¯)2)
322. skewness
引用維基的說法：
在概率論和統計學中，偏度衡量實數隨機變數概率分布的不對稱性。要重視的是，如果說偏度就是描述資料分布在均值兩邊的資料多寡，這樣肯定是錯誤的。
正如
右偏時一般算術平均數》中位數》眾數，左偏時相反，即眾數》中位數》平均數。正態分佈三者相等。以下這兩種認識也是錯誤的，但可以簡化理解：也只是在單峰連續的時候一般成立。
- 大於平均值的數目多：左偏（負偏態）
可以簡單的理解為受到了極小值的影響，平均數變小，導致了上左圖的的影象左邊的尾巴很長很長。
注意：在這裡中位數與均值的大小關係，只是在連續型單峰的概率分布圖下（如上圖左）一般中均值小於中位數。
- 大於平均數的數目多：右偏（正偏態）
同樣是由於極大值的影響，平均數變大，導致了影象右邊的尾巴拉長。
至於為什麼以上說法是錯誤的，可以用乙個例子反證：
乙個離散型隨機變數，等可能地取-1或1。如果對這個隨機變數取1001個樣本做概率分布圖，那麼均值約等於0，中位數~~呵呵了去偏度是資料探勘的資料預處理流程中乙個操作步驟，
就是可以通過log、開根號等方式可以降低偏度。
事實上box-cox transformations提出了更為通用化的公式：f(
x)=⎧
⎩⎨⎪⎪
(x+α
)λ−1
λ,lo
g(x+
α)),
λ≠0λ
=0λ取值代表了不同的處理方式：
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