skewness
構文
説明
例
入力引数
出力引数
アルゴリズム
歪度は標本の平均値周りのデータの非対称性の尺度です。歪度が負である場合、データは平均値の右側よりも左側に大きく広がります。歪度が正である場合、データは右側に大きく広がります。正規分布 (または完全に対称な分布) の歪度はゼロになります。
分布の歪度は次式で定義されます。
ここで、µ は x の平均値、σ は x の標準偏差であり、E(t) は数量 t の期待値を表します。関数 skewness
は、この母集団における値が標本ではどのようになるかを計算します。
flag
を 1
に設定した場合、歪度は偏り、次の方程式が適用されます。
flag
を 0
に設定した場合、skewness
は体系的なバイアスを補正し、次の方程式が適用されます。
このバイアス補正式では、3 つ以上の要素が X
に含まれている必要があります。
拡張機能
バージョン履歴
R2006a より前に導入