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正偏态最新动态解析_正偏态分布是指(2024年12月话题讨论)

内容来源：零柒月所属栏目：话题更新日期：2024-12-08

正偏态

数据分析基础：描述性统计的五大核心描述性统计（Descriptive Statistics）是数据分析的基础，它帮助我们理解和总结数据的基本特征。以下是描述性统计的五大核心内容：中心趋势测量 𐟓Š 均值（Mean）：将所有观测值的总和除以观测数，是最常用的中心趋势度量，但容易受极端值的影响。中位数（Median）：将数据按顺序排列后位于中间的值。如果数据量是偶数，通常取中间两个数的平均值。中位数对异常值不敏感，适用于偏斜数据。众数（Mode）：数据中出现次数最多的值。一组数据可能有一个、多个或没有众数。变异程度测量 𐟓ˆ 标准差（Standard Deviation）：衡量数据点围绕均值的离散程度。标准差越大，数据分布越广。方差（Variance）：标准差的平方，同样反映了数据的离散程度。范围（Range）：数据中的最大值与最小值的差。这是最简单的离散度量。四分位间距（Interquartile Range, IQR）：第三四分位数（Q3）与第一四分位数（Q1）之间的差距。它度量了中间50%数据的扩散程度。数据分布 𐟓‘ 正态分布（Normal Distribution）：也称为高斯分布，是一种对称的铃形曲线，其中大部分数据点围绕一个中心点聚集，并且数据的分布以均值为中心，以标准差为单位进行扩展。偏态（Skewness）：数据分布的不对称性。正偏态表示数据向左（较小值）偏斜，负偏态表示数据向右（较大值）偏斜。峰态（Kurtosis）：数据分布的尖峰程度。高峰态分布（leptokurtic）比正态分布更尖锐，低峰态分布（platykurtic）则更平坦。通过这些描述性统计方法，我们可以更好地理解数据的特征和规律，为进一步的数据分析和建模打下基础。

虽然被动市场的收益分布呈负偏态，但市场择时策略的收益分布呈正偏态。换言之，该策略能够在不暴露于罕见、大幅的左尾事件的情况下，产生具有吸引力的风险调整回报。（这个就是成功的择时策略的优势）

三国杀自走棋S1版本：上分难度大增在三国杀自走棋S1版本更新后，经过十天的观察，我发现这个版本的上分效率相比之前的版本有了大幅度的下降。主要原因有两个方面： 𐟌Ÿ 机制调整：在三测版本中，采用的是负偏态加减分和正偏态并列名次机制；而在S1老版本中，则是正态加减分和正偏态并列名次机制。到了S1新版本，机制变为了正态加减分和正态非并列名次机制。虽然新版本的机制不如老版本友好，但加减分和名次都做到了对称分布，更具合理性。 𐟔„ 平衡调整：在S1老版本中，数值类主公包括霍去病、蒙恬、郭小野和白起；但在版本更新后，这些数值类主公被大幅削弱，只剩下蒙恬和白起。由于蒙恬和白起的技能不如老版本的郭小野和白起，经济方差类主公（如刘彻、刘焉、孙权等）成为了主流选择。然而，这些主公在保证均值战力的情况下难以克服发牌方差，导致名次波动性大幅增加。结合正态非并列名次机制，上分波动性进一步放大。 𐟓ˆ 总结：在新版本中，通过增大方差来降低上分效率。在版本更新前，从11月12日至11月21日，从3100分到3609分，上分500分；但在版本更新后，以现国服第一为例，从11月21日至12月2日，从3483分到3702分，上分320分。其他选手的情况也类似，至今3600+分的选手只有4人。即使是能力最强的玩家，上分效率也受到了严重影响。 𐟒ᠩ‚㤹ˆ，在“寒冬”之下，如何尽可能上分呢？这里有两点提示：当前版本没有轮椅，更考验运营能力。运营能力就是资源转化效率，尽可能将虎符和体力转化为更高的战力曲线。当前版本的运营规律：前期比数值，后期比机制。前期数值阵容又分为两种常见类型：全体数值和个体大数值。从目前版本观察来看，全体数值路线更优（当然原则是给啥玩啥，个体大数值最终也会变成全体数值）。因此，想进前四就需要在中前期尽快找到全体发育数值武将，包括五本的戏志才、曹仁、韩馥、万年公主和四本的张燕、刘辟等。为此，常见思路是前中期通过各种手段尽快找出五本核心确定阵容打赢淘汰赛；后期一方面放大数值，一方面寻找机制赢下决赛。

心理学考研：心理统计学的秘密大家好，今天我们来聊聊心理统计学中的一些重要概念，特别是集中量数。这些量数就像是一列数字的代表，帮助我们理解和分析数据。平均数：真相的逼近者 𐟓Š 平均数，也就是我们常说的均值，是数据的一个非常有用的总结。它告诉我们数据的“真值”在哪里，是最佳估计值。平均数的计算方法很简单：把所有数据加起来，然后除以数据的数量。它的一个特点是，加法运算和乘法运算都适用，而且离差之和总是为零。不过，平均数也有它的缺点，比如不能处理极端数据和模糊数据，也不能应对偏态分布。中数：百分等级的秘密 𐟎𘭦•𐯼Œ或者叫中位数，是另一个常用的集中量数。它的定义是：当数据按照大小顺序排列时，位于中间位置的数。中数的计算方法有两种：一种是直接计算，另一种是通过画图法来找到重复中数。中数的优点是，它可以处理极端值、偏态数据和模糊数据，比如在工资水平的研究中非常有用。众数：不止一个的可能 𐟌Ÿ 众数是指在一组数据中出现次数最多的数。它可能不止一个，比如在一组数据中，有两个数出现的次数最多，那么这两个数都是众数。众数的一个优点是，它可以比较不同质的数据。三者关系：正态与偏态 𐟓ˆ𐟓‰ 最后，我们来聊聊平均数、中数和众数之间的关系。在正态分布下，众数、中位数和平均数是相等的。而在偏态分布下，它们的关系会有所不同。正偏态（右偏）时，众数小于中位数，中位数小于平均数，这意味着分数较低的题目可能较难；负偏态（左偏）时，平均数小于中位数，中位数小于众数，这意味着分数较高的题目可能较容易。希望这些内容能帮助大家更好地理解心理统计学中的集中量数。记住这些概念，对于备考心理学考研可是大有裨益的哦！

31 省份平均工资出炉，上海最高超 22 万元，非私营平均是私营约 2 倍。这里要说下: 1、平均工资只针对法人单位进行统计，不是全社会就业人员平均工资; 2、城镇非私营单位和城镇私营单位有明确的划分标准，平均工资也是分开统计、分开发布的; 3、平均工资不等于个人工资，工资和收入一般呈现正偏态分布，平均值往往偏离并高于一般水平，大家应理性看待; 4、平均工资反映的是税前工资; 5、平均工资对制定税收起征点标准等具有重要的参考作用。#我要上热门#

医学统计期末攻略，速看！医学统计学是不是很难？其实不然！只要掌握了重点和难点，期末考试轻松过关。下面是我熬夜整理的医学统计学知识点，三小时背完，期末90+不是梦！第一单元：概论基本概念总体参数：描述总体特征的指标，简称参数，是固定不变的常数，但一般未知。总体：根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。统计量：描述样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合。抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。频率：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。概率：频率所稳定的常数称为概率。统计描述与统计推断统计描述：选用合适统计指标（样本统计量）、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。统计推断：包括参数估计和假设检验。用样本统计指标（统计量）来推断总体相应指标（参数），称为参数估计。用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验。样本特点足够的样本含量可靠性代表性资料类型定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位。分类资料：包括无序分类资料（计数资料）和有序分类资料（等级资料）。第三单元：定量资料的统计描述、参考值范围频数表编制过程找出样本数据的最大值和最小值，计算极差R。确定分组的组距d和组数k。一般nk50,5-6组;n在100左右,7-10组;n>100,10-15组。求频率密度，统计频数，算出频率、频率密度和累积频率。画出直方图。频数表和直方图的作用用于观察个数较多资料的统计描述，可以直观提示资料的分布特征和分布类型。集中趋势、离散趋势的指标及适用范围集中趋势算术均数：适用于对称分布，不适用于偏态分布和资料中出现极值的资料。几何均数：适用于呈倍数关系的资料或对数正态分布的资料，尤其是正偏态分布。不适用与观察值中有0或正负数值同时出现的资料。中位数：适用于大样本偏态分布或分布情况不明的资料或资料中有不确定数值的资料。百分位数：多个百分位数结合使用，全面描述数据分布的特征；用于确定医学参考值范围（偏态或分布不明的资料）。众数：适用于大样本，较粗糙。离散趋势极差：优点简单明了、容易使用；缺点只反映最大值和最小值间的差异，不能反映其他观察值的变异程度，样本容量越大，极差可能越大，极差的抽样误差大，不稳定。四分位数间距：适用于确定医学参考值范围，与中位数一起描述偏态分布资料变异程度；缺点类似于极差，利用度低。方差与标准差：与均数一起描述对称分布，特别是正态分布的分布特征。变异系数：适用于比较度量衡单位不同资料的变异度；比较均数相差悬殊的资料的变异度；衡量实验精密度和稳定性的常用指标。频数分布特征高峰在中间，左右大致对称，称为对称分布。平均数=中位数=众数。高峰偏向小值的一侧（左侧），称正偏态分布（亦称右偏态）。平均数>中位数>众数。高峰偏向大值的一侧（左侧），称负偏态分布（亦称左偏态）。平均数<中位数<众数。正态分布图形的特点及意义特点：f(x)关于x=u对称；x=u时取得最大值；在x=u土o处为拐点，且以x轴为水平渐近线；f(x)大于0。希望这些知识点能帮助你更好地理解医学统计学，轻松应对期末考试！加油！𐟒ꀀ

SPSS生存分析全攻略：从基础到进阶 𐟌𑠧”Ÿ存分析是一种将生存时间和生存结果综合起来进行数据分析的统计方法，主要用于处理涉及时间发生和持续长度的时间数据。 𐟕’ 生存时间：从某个起始事件到终点事件发生所经历的时间，也称为失效时间。生存时间分布类型不确定，通常表现为正偏态分布，且数据中常含有删失数据。 𐟓Š 完全数据：指从事件开始到结束，观察对象一直处在观察范围内，我们得到了事件从开始到结束的准确时间。 𐟔„ 删失数据：在研究分析过程中由于某些原因，未能得到所研究个体的准确时间，这个数据就是删失数据，又称为不完全数据。产生删失数据的原因有很多，如在随访研究中大多是由于失访所造成的，在动物实验研究中大多由于观察时间已到，不能继续下去所造成的。 𐟓‰ 截尾数据：与删失数据类似，提供的是不完整信息，但提供的是与时间有关的条件信息。SPSS软件只考虑对完全数据和删失数据的分析，对截尾数据不提供专门的分析方法。 𐟔⠧”Ÿ存概率：表示某单位时段开始时，存活的个体到该时段结束时仍存活的可能性。计算公式为：生存概率=活满某时段的人数/该时段期初观察人数=1-死亡概率。 𐟓ˆ 生存函数：指个体生存时间T大于等于t的概率，又称为累积生存概率，或生存曲线。S（t）=P（T>t）=生存时间大于等于t的病人数／随访开始的病人总数。S（t）为单调不增函数，S（0）为1，S（∞）为0。 𐟕’ 半数生存时间：指50%的个体存活且有50%的个体死亡的时间，又称为中位生存时间。因为生存时间的分布常为偏态分布，故应用半数生存时间较平均生存时间更加严谨。 𐟚렩㎩™饇𝦕𐯼š指在生存过程中，t时刻存活的个体在t时刻的瞬时死亡率，又称为危险率函数、瞬时死亡率、死亡率等。一般用h（t）表示。h（t）=死于区间（t，t+∆t）的病人数／在t时刻尚存的病人数㗢ˆ†t。

成人高考心理学强化练习：韦克斯勒智力测验 𐟌Ÿ 成人高考心理学强化练习 𐟌Ÿ 𐟓š 第九章：能力能力是直接影响人的活动效率，使活动得以顺利进行的个性心理特征。知识、技能是能力形成的基础，并推动能力的发展。同时，能力又制约知识、技能的掌握水平，影响学习进度。 𐟔 一般能力一般能力是指在不同的活动中表现出来的共同能力。它是从事一切活动所必备的能力的综合，如观察力、记忆力、抽象概括能力、想象力、创造力等，其中抽象概括能力是一般能力的核心。 𐟧 斯皮尔曼的二因素理论英国心理学家斯皮尔曼通过对大量智力测验的结果进行系统分析，提出了智力结构的二因素理论。 𐟎™𚥊›的结构理论美国心理学家吉尔福特在20余年因素分析研究的基础上，于1967年创立了智力三维结构模型理论，认为智力结构应从操作、内、产物三个维度去考虑。 𐟌𑠦™𚥊›的形态理论美国心理学家卡特尔根据因素分析结果，按心智能力功能上的差异，将人的智力解释为两种不同的形态。一种形态称为流体智力，另一种形态称为晶体智力。 𐟓Š 韦克斯勒智力测验韦氏智力量表包含了言语和操作两个分量表。言语分量表包含的项目有：词语、常识、理解、回忆、发现相似性；操作分量表包含的项目有：完成图片、排列图片、实物组合、拼凑、译码等。 𐟓 智商推孟第一次将智力商数概念（简称智商Q）引入了智力测验，以智商表示智力的相对水平。智商等于智力年龄（MA）除以实际年龄（简称CA）所得的商再乘以100。用这种方法出的智商又叫比率智商。 𐟌𑠥𝱥“智力发展的因素智力发展的影响因素包括：遗传与营养、早期经验、教育与教学、社会实践、主观能动性。 𐟓ˆ 能力发展水平的差异能力发展水平的差异主要指智力差异（即一般能力差异）。智力的个别差异在一般人口中都呈现常态曲线式的分布。 𐟕’ 能力表现早晚的差异根据能力表现的时间早晚，一般可分为：能力早熟、能力晚熟、一般发展。有些人在某一方面的优异能力在儿童时期就显露出来，这叫“人才早熟”或者能力的早期表现。人的能力除“早熟”外，还有“大器晚成”的现象，即有的人的才能一直到很晚才表现出来。 𐟓 强化练习 1. 能力在量方面的差异表现在： A. 不同的特殊能力上 B. 能力的类型差异上 C. 完成活动的速度上 D. 能力表现的年龄差异上 2. 在人口总体中，智商分布基本上呈： A. 正偏态 B. 正态 C. “V”型 D. 负偏态 3. 最早科学编制的智力量表是： A. 瑞文智力量表 B. 韦克斯勒智力量表 C. 比纳量表 D. 比纳一西蒙智力量表 𐟔 辨析题 1. 某一心理测的常模是永远不变的。错误。测的常模是某一标准化样本在一定时空中实现的平均成绩。常模会随着时间、地区的不同而有变化。 2. 学习成绩好的学生智力水平高。错误。学习成绩相同的学生，智力水平不一定相同。一般来说，学习成绩好的学生，智力水平可能较高，但学习成绩好也可以是由于勤奋努力所致。

𐟓š 心理学考研必读：抽样分布的奥秘 𐟓ˆ 𐟔 抽样分布是什么？抽样分布，简单来说，就是从总体中抽取一部分样本，然后对这些样本的统计量（比如样本平均数、样本方差、样本标准差等）进行分布研究。今天，我们来探讨三种重要的抽样分布：样本平均数的抽样分布、卡方分布和F分布。 𐟓Š 样本平均数的分布 1️⃣ 当总体服从正态分布，且方差已知（或总体非正态，但方差已知），且样本容量n大于30时，样本平均数X杠服从均值为𜌦–𙥷𚏃ⲯn的正态分布。 2️⃣ 如果总体方差未知，且总体服从正态分布，或者总体为非正态，那么X杠服从均值为𜌦–𙥷𚓂𒯮开根号的t分布，自由度为df（n-1）。当样本足够大（即自由度越大），t分布会趋近于正态分布。 3️⃣ 中心极限定律告诉我们，如果样本足够大，样本平均数的抽样分布将接近正态分布，与总体分布无关。X杠的标准差（标准误）代表样本平均数与总体平均数的偏离程度，样本容量n越大，X杠越接近€‚ 𐟓ˆ t分布的特点平均值为0，对称分布，取值范围为ⱦ— 穷。当样本容量n趋近于无穷时，t分布为正态分布。标准差为1，自由度n-1大于30时，t分布接近正态分布。 t分布是格赛特推导出的，也称为学氏分布，左右对称，相对于标准正态分布而言，分布形状随样本容量n-1的变化而变化。 𐟎ᦖ𙥈†布卡方分布是刻画正态变量二次型的重要分布。从一个正态总体中随机抽取随机变量X1,X2,......Xn，计算其标准分数及其平方和，那么这个无限多个Z分数的平方和的分布就是卡方分布。卡方分布的特点：正偏态分布，当自由度df趋近于无穷时，卡方分布为正态分布。卡方分布值为正值，具有可加性。如果df＞2，卡方分布的平均数为df，方差为2df。 𐟔젆分布 F分布是由两个卡方分布组成，每个卡方随机变量各除以对应自由度df1与df2，比率为F比率。无限多个F的分布被称为F分布。 F分布的特点：正偏态，有两个自由度df1和df2，随着两个自由度增大，接近正态分布。F＞0，需要掌握F分布查表。 𐟓š 掌握这些抽样分布的理论和计算方法，对于理解和应用心理学考研中的统计知识至关重要。加油，考研人！𐟒ꀀ

𐟓Š正态性检验的五大方法𐟔 𐟤”为什么要做正态性检验？许多统计方法，如t检验、方差分析和回归分析，都基于数据分布的正态性假设。因此，进行正态性检验至关重要！ 𐟘𑦕𐦍符合正态怎么办？别担心，你可以尝试进行非参数检验，或者对数据进行转换，如对数转换或平方根转换，以使其更接近正态分布。 𐟓š操作步骤来啦！ 1️⃣ 选择“分析” > “描述统计” > “探索”。 2️⃣ 将要检验正态性的变量拖入“因变量列表”。 3️⃣ 点击“图”按钮，确保勾选“直方图”和“含检验的正态图”。 4️⃣ 点击“继续”回到“探索”对话框，点击“确定”。 𐟓ˆ结果解读时间！ ✅ Kolmogorov-Smirnov检验和Shapiro-Wilk检验： - 如果p值<0.05，则拒绝正态分布的零假设。 - 样本量大时用Kolmogorov-Smirnov检验，样本量小时用Shapiro-Wilk检验。 ✅ 峰度偏度怎么看？ - 偏度为0时数据分布对称，接近正态。 - 峰度为0时数据分布最尖峭，也接近正态。 ✅ 直方图怎么解读？钟形且关于中间值对称的直方图，暗示数据可能接近正态分布哦！ ✅ P-P/Q-Q图怎么看？点紧密沿对角线或直线排列的P-P图和Q-Q图，说明数据可能接近正态分布。 𐟎‰现在，你掌握了正态性检验的五大方法，快去试试吧！

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