样本偏度计算器

Sample Skewness Calculator

📐 计算公式
样本偏度(本页代码口径,数据按逗号/空白分隔):均值 x̄=Σx÷n;样本标准差 s=√(Σ(x−x̄)²÷(n−1));偏度 g₁=[n÷((n−1)(n−2))]×Σ((x−x̄)÷s)³。校验:主计算无强校验;联动统计面板要求 n≥3 且 s>0,否则该项不输出。判据:无固定分级,另按 SE=√(6÷n) 给出偏度标准误参考,g₁>0 右偏、g₁<0 左偏。
样本偏度 g₁ 用标准化三阶矩的无偏修正公式度量分布的不对称程度:正值表示右偏(长尾在右)、负值表示左偏、接近 0 表示近似对称。分母使用 n − 1 与 n − 2 作小样本修正,n 为样本量、s 为样本标准差。

Enter a series of values to compute the sample skewness g1 from the third standardised central moment, judging left/right skew and symmetry of a distribution.

Formula & Standard References

Item Formula / Note Source / Standard
Population skewness gamma1 = mu3 / sigma^3, where mu3 is the third central moment ISO 3534-1:2006, Statistics - Vocabulary and symbols
Sample skewness (Fisher-Pearson) g1 = m3 / m2^(3/2), with m2 and m3 the sample central moments NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.11
Adjusted sample skewness G1 = g1 · sqrt(n(n-1)) / (n - 2) NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.11
Interpretation G1 > 0 indicates right skew (long right tail); G1 < 0 indicates left skew NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.11
📌 计算说明
  • 正偏度表示右尾更长。
  • 示例 → 约 0.82。

📚 深度解析:偏度

💡 常见使用场景

右偏
数据 [1,2,2,3,10]:均值 3.6 远大于中位 2,偏度≈1.3(明显右偏),均值被极端值拉高。
对称
近似正态样本偏度接近 0(±0.5 内算基本对称)。

❓ 常见问题(FAQ)

偏度正负含义?
正偏=右尾长、均值>中位;负偏=左尾长、均值<中位。
偏度大要处理?
可考虑对数变换、剔除/缩尾极端值,或改用中位数+IQR 描述。