偏度為負是什麼意思
在統計學中，偏度（Skewness）是用來描述數據分佈形態的一個參數，特別是數據分佈的不對稱性。偏度的值可以為正、負或零，它們分別表示不同的數據分佈特徵：
-
偏度為正（正偏度）：當數據分佈向右傾斜，即峰值向左移動，長尾向右延伸時，稱為正偏度。這意味著數據中存在一些極端的高值，這些高值拉長了數據分佈的右尾。
-
偏度為負（負偏度）：當數據分佈向左傾斜，即峰值向右移動，長尾向左延伸時，稱為負偏度。這意味著數據中存在一些極端的低值，這些低值拉長了數據分佈的左尾。
-
偏度為零：當數據分佈對稱時，沒有長尾拉向任何一邊，這時偏度為零。這意味著數據的峰值位於數據分佈的中心，兩側的尾部長度相等。
負偏度意味著數據分佈的重心位於眾數（數據出現次數最多的值）的左側，眾數位於數據分佈的峰值位置。在負偏度的情況下，數據分佈的左尾較長，右尾較短。
例如，如果一個公司的收入數據呈負偏度分佈，這意味著大部分員工的收入相對較低，而少數高級管理層或高績效員工的收入極高，這些極端的高收入拉長了數據分佈的左尾。