“正偏态分布”这个术语来源于统计学中描述数据分布形状的概念。在统计学中，数据的分布形状通常分为三种类型：正偏态、负偏态和对称分布。
正偏态分布（也称为右偏态分布）的特点是数据分布的右侧尾部较长，即数据值向右（较大的值）延伸得更多。这种分布的均值（平均值）通常大于中位数（中间值），因为少数极端的大值拉高了平均值。以下是几个原因解释为什么这种分布被称为“正偏态分布”：
1. “正”的含义：在统计学中，“正”通常与右侧或右侧尾部相关。因此，正偏态分布意味着数据分布的右侧尾部较长。
2. 偏态：偏态是描述数据分布不对称性的术语。正偏态意味着分布的不对称性偏向右侧。
3. 历史原因：在统计学发展的早期，正偏态分布通常与正数（右侧）的极端值相关，因此被称为“正偏态”。
4. 数学描述：在数学上，正偏态分布可以通过偏度（skewness）来描述。偏度是衡量数据分布对称性的指标，正偏态分布的偏度大于0。
5. 实际应用：正偏态分布在实际生活中很常见，例如，收入分布通常呈正偏态，因为少数人的高收入拉高了平均值。
正偏态分布这个术语反映了数据分布的形状和不对称性，其中右侧尾部较长，均值大于中位数。
