皮爾遜偏態係數計算機(Pearson Skewness)
皮爾遜偏態係數係衡量分佈左右不對稱(asymmetry)嘅最簡單方法。本工具支援兩個變形:(1) 第一偏態 sk₁ = (平均 − 眾數) ⁄ s — 直觀但需要有唯一眾數,遇上多眾數或者全部數值唯一時就無定義;(2) 第二偏態 sk₂ = 3 × (平均 − 中位) ⁄ s — 課本通用版本,小樣本仍然穩健,所以係大多數統計入門書籍嘅預設定義。零代表近似對稱;正值代表右尾較長(正偏態);負值代表左尾較長(負偏態)。
第一偏態係數 (mode-based) sk₁
—
sk₁ = (平均 − 眾數) ⁄ SD — 只適用於唯一眾數。
第二偏態係數 (median-based) sk₂
—
sk₂ = 3 × (平均 − 中位) ⁄ SD — 課本通用版本,較穩健。
分佈形態
—
基礎統計
- 樣本數 n
- —
- 平均數
- —
- 中位數
- —
- 眾數
- —
- 樣本標準差 (n−1)
- —
皮爾遜偏態係數係衡量分佈左右不對稱嘅最簡單方法。sk₂(用中位數)係課本通用版本,對小樣本最穩健;sk₁ 只適用於存在唯一眾數時。
公式
sk₁ = (平均 − 眾數) ⁄ s ; sk₂ = 3 × (平均 − 中位) ⁄ s ; s 為樣本標準差,s² = Σ(xᵢ − 平均)² ⁄ (n − 1)
- · 經驗法則:|sk₂| < 0.5 接近對稱;0.5 ≤ |sk₂| < 1 中度偏態;|sk₂| ≥ 1 高度偏態。但實務上閾值要依領域定 — 收入、保險賠付通常右偏 1–3 都正常。
- · sk₁ 同 sk₂ 永遠喺 −3 同 +3 之間(Pearson 1916 證明),所以可以跨數據集直接比較。
- · 偏態符號嘅幾何記憶:「平均拉向尾巴」— 右尾長時極端值將平均拉到中位之右,sk > 0;左尾長時相反。
- · 本工具報告嘅標準差用「樣本」分母 n − 1(Bessel 修正)— 同 Excel STDEV.S、R sd() 一致。如果你嘅課本用「母體」分母 n,sk 值會微微偏高。
- · 皮爾遜偏態係「動差比」嘅近似,較精確嘅版本係「動差偏態」γ₁ = E[(X − μ)³] ⁄ σ³。動差偏態對極端值極度敏感,需要至少 n ≥ 30;本工具版本(基於中位/眾數)係 n < 30 時嘅推薦選擇。
- · 參考:Pearson, K. (1916), "Mathematical Contributions to the Theory of Evolution. XIX." Phil. Trans. R. Soc. A 216;Bulmer, M. G. (1979), Principles of Statistics §4.3;NIST/SEMATECH e-Handbook §1.3.5.
常見問題
皮爾遜第一同第二偏態應該用邊個?
99% 嘅情況用 sk₂(用中位數嗰個)。原因:(1) 中位數對極端值穩定,sk₂ 對小樣本仍然有效;(2) 連續數據(如體重、收入)通常根本無唯一眾數,sk₁ 變成無意義;(3) 多眾數時 sk₁ 直接無定義。sk₁ 嘅唯一有用場景係:離散整數資料(例如 dice rolls、學生分數)有清晰嘅最常出現值,呢時 sk₁ 比 sk₂ 略為直觀。本工具同時報告兩個值,你可以照需要採用。
點解偏態係數有「正」同「負」之分?實際代表咩?
想像將分佈圖嘅形狀「拉長嘅一邊」當作尾巴:(1) 右偏(正偏態,sk > 0)— 右尾較長,少數高極端值拉高了平均,但中位仍然較貼近主要分佈中心。典型例子:年收入分佈(少數億萬富翁拉高平均)、保險理賠額、城市房價。(2) 左偏(負偏態,sk < 0)— 左尾較長,少數低極端值拉低平均。典型例子:考試分數天花板效應(例如所有人攞 80–100 分,少數攞 30 分嘅人拉低平均)。(3) 對稱(sk ≈ 0)— 例如標準常態分佈、骰子六面骰嘅總和、身高。
我嘅 sk₂ ≈ 0 但分佈睇落唔對稱,點解?
可能性有三個:(1) 雙峰/多峰分佈 — 例如左邊一個高峰、右邊一個高峰、中間低落,平均同中位都可能差唔多,但分佈完全唔係對稱嘅鐘形。皮爾遜偏態無法捕捉呢類「兩極化」結構,需要用 bimodality coefficient (Sarle's b) 或者直接 KDE 圖。(2) 偏態互相抵消 — 兩段偏態方向相反,sk₂ 數值上接近零,但分佈一點都唔正態。(3) 樣本太細(n < 10)— 噪音蓋過真實偏態。實務建議:永遠先睇 histogram 或 boxplot,再用 sk₂ 做 quick check,唔好單靠數字下結論。
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輸入初值 N₀、連續增長率 k 同時間 t,工具計算 N(t) = N₀·e^(kt)、每單位時間變化率、倍增時間(k > 0)或半衰期(k < 0)— 用於人口、細菌、放射性衰變、藥動學一階消除、連續複利等指數模型。
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輸入正整數 n,工具用 Σᵢ₌₁ⁿ i² = n(n+1)(2n+1)/6 直接計出前 n 個正整數嘅平方和,同時顯示前 n 個立方和(用 [n(n+1)/2]²)同算術和 — 數學歸納法、級數同統計問題嘅基本恆等式。
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