第104章 監控資料缺陷(第2/2 頁)
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來展示資料的分佈情況，其中q2（中位數）將資料分為兩半，q1和q3分別代表下半部分和上半部分資料的中位數。箱線圖還包括異常值（outliers），通常定義為小於q1-1.5IqR或大於q3+1.5IqR的值，其中IqR是四分位距（q3-q1）。如果箱線圖的“箱子”和“鬍鬚”（即異常值）明顯偏向一側，則表明資料分佈存在偏態。
機率密度函式（pdF）圖對於連續型資料，可以繪製其機率密度函式圖來觀察資料的分佈情況。如果pdF圖在均值的一側有更長或更高的尾部，那麼資料分佈就存在偏態。
注意事項：在計算偏態係數時，需要注意樣本大小和異常值的影響。小樣本資料或存在異常值的資料可能會導致偏態係數的計算結果不準確。
在使用圖形方法時，需要注意選擇合適的圖形型別和引數設定，以確保能夠準確地展示資料的分佈情況。
對於一些特定的資料集（如非對稱分佈的資料集），即使偏態係數接近0，也可能存在明顯的偏態現象。因此，在判斷資料分佈是否存在偏態問題時，需要綜合考慮多種方法和指標。
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