「正偏度」是統計學中的一個概念，用來描述一組數據的分佈形狀。具體來說，正偏度表示數據的分佈相對於其平均值的偏斜程度。如果一組數據的正偏度為正，則表示數據的右側尾巴較長，數據集中的數值較低，而較高的數值則相對較少。這通常意味著大多數數據集中在較低的值附近，並且有一些極端的高值拉高了平均值。正偏度常用於分析收入分佈、考試成績等情況，幫助了解數據的集中趨勢和變異情況。
正偏度的另一種說法，強調數據分佈的偏斜方向，通常用於統計分析中。它指的是數據的分佈在平均值的右側有較長的尾巴，表示少數極端高值的存在。這個術語在數據分析和統計報告中經常出現，幫助分析者理解數據的特徵和趨勢。
例句 1：
這個數據集的正偏度顯示出大部分數據集中在較低的值上。
The positive skewness of this dataset indicates that most of the data is concentrated at lower values.
例句 2：
在財務報告中，正偏度可能表示少數高收入者拉高了整體平均收入。
In financial reports, positive skewness may indicate that a few high earners are raising the overall average income.
例句 3：
我們需要考慮正偏度對預測的影響。
We need to consider the impact of positive skewness on our predictions.
另一種描述正偏度的方式，強調數據分佈的右側特徵，通常用於統計學和數據分析。右偏的數據分佈顯示出低值的數據點較多，而高值的數據點相對較少，這樣的分佈可能會影響平均值的計算和解釋。
例句 1：
這些測試成績的右偏分佈意味著大部分學生的成績較低。
The right skewed distribution of these test scores means that most students scored lower.
例句 2：
在研究中，我們發現年齡的分佈呈現右偏的特徵。
In the study, we found that the age distribution showed right skewed characteristics.
例句 3：
右偏分佈可能會導致平均值與中位數之間的差異。
Right skewed distribution can cause a difference between the mean and the median.