偏态和正态分布是统计学中描述数据分布形状的两个重要概念。
1. 偏态：
偏态是指数据分布的对称性程度。简单来说，就是数据分布是否呈现对称的钟形曲线。
正偏态：当数据分布的右尾（右侧）比左尾（左侧）长，或者右侧的峰值比左侧的峰值高时，称为正偏态。这意味着大多数数据值集中在分布的左侧，而右侧有较少的数据值，且这些值分布得较广。
负偏态：当数据分布的左尾（左侧）比右尾（右侧）长，或者左侧的峰值比右侧的峰值高时，称为负偏态。这意味着大多数数据值集中在分布的右侧，而左侧有较少的数据值，且这些值分布得较广。
正态分布：当数据分布既不偏左也不偏右，左右两侧的尾长和峰值高度大致相等时，称为正态分布。
2. 正态分布：
正态分布，也称为高斯分布，是一种在自然界和人类社会广泛存在的概率分布。它的形状呈钟形，左右对称，中间的峰值最高。
正态分布具有以下特征：
对称性：左右两侧的分布是对称的。
单峰性：只有一个峰值。
均值、中位数和众数相等。
在正态分布中，大约68%的数据值会落在均值的一个标准差范围内，约95%的数据值会落在均值的两个标准差范围内，约99.7%的数据值会落在均值的三个标准差范围内。
了解偏态和正态分布对于数据分析、统计推断和模型建立等方面具有重要意义。
