「偏度」是統計學中的一個概念，用來描述一組數據的分布形狀的對稱性。具體來說，偏度可以是正偏度、負偏度或零偏度： - 正偏度：數據的右側尾巴較長，表示數據集中在左側，且有一些較大的數值。 - 負偏度：數據的左側尾巴較長，表示數據集中在右側，且有一些較小的數值。 - 零偏度：數據的分布是對稱的，即左右兩側的數據量相等。
這個詞通常用於統計學中，表示數據分布的偏斜程度。它可以是正的、負的或零，具體取決於數據的分布情況。當數據的分布向一側偏斜時，會影響到許多統計分析的結果，特別是在進行假設檢驗或回歸分析時。
例句 1：
這組數據的偏度為正，表示數據有較多的高值。
The skewness of this dataset is positive, indicating a higher number of high values.
例句 2：
在進行回歸分析前，我們需要檢查數據的偏度。
We need to check the skewness of the data before performing regression analysis.
例句 3：
偏度可以幫助我們理解數據的分布情況。
Skewness can help us understand the distribution of the data.
這個詞一般用來描述一個物體或數據分布的不對稱性。在數據分析中，當一組數據的分布在某一方向上有更多的數據點時，就可以說這組數據是非對稱的。這個概念對於理解數據的特性和進行進一步分析非常重要。
例句 1：
這組數據的非對稱性意味著我們需要進行適當的轉換。
The asymmetry of this dataset suggests that we need to perform appropriate transformations.
例句 2：
非對稱性在統計學中是分析數據的重要因素。
Asymmetry is an important factor in data analysis in statistics.
例句 3：
我們應該考慮數據的非對稱性來選擇合適的模型。
We should consider the asymmetry of the data when choosing an appropriate model.