使用其他统计指标，如中位数或众数，来更好地描述数据的集中趋势。在处理存在平均数拖尾的数据时，可以考虑使用其他统计指标，如中位数或众数，来更好地描述数据的集中趋势，中位数是将数据排序后的中间值，它不受极端值的影响。众数是数据中出现频率最高的值，也可以提供对数据集中趋势的一种度量。

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频率直方图拖尾指的是分布的尾部延伸的部分，也就是数据中远离中心（均值或中位数）的极端值部分。频率直方图是一种可视化数据分布的图表，横轴表示数据的范围或区间，纵轴表示该区间内数据出现的频率或数量。一个频率直方图的尾部（右尾）延伸得很长，就表示这个数据分布具有拖尾的特性。拖尾分为两种类型：...

对于薪酬数据来说，这种情况也可能出现。但是如果工资数据不均衡，呈现偏态分布，比如存在极值或拖尾，使用平均数可能会被这些噪音数据拉动，更倾向于显示数据集的“水平”是比较高的。而中位数则包含的更多是数据集整体的“中心位置”，更不会受到个别数据的偏差影响。因此，如果薪酬数据具有偏态分布，中位...

左偏分布，也称为负偏分布或左偏斜，指的是在统计学中，数据分布的偏态特征之一。它表示数据相对于平均值或中位数在左侧偏离的程度大于右侧。在左偏分布中，尾部朝左边延伸，即左侧的极端值更为稀缺。左偏分布的特点是：平均值小于中位数，中位数小于众数，即数据向左侧偏离。这通常意味着数据中存在...

因为中位数更能够代表大多数病人的指标值。而平均数可能受到一些极端值的影响，导致其对整体情况的代表性减弱。3、在自然界中，许多现象也呈现出正偏态分布的特征，如人类的身高、体重、智商等。在这些情况下，使用中位数可能更能够反映这些现象的真实情况，因为中位数更能够代表大多数人的值。

偏度本身是相对于均值左右数据的多少。右偏（尾巴一定是在右边），也就是说数据在均值左侧的数量较多，所以为了达到所有数据于均值之差和为0,应该存在较大的数与之平衡，所有分布图里有一个很长的右端的拖尾（就是右端必须存在很大的值）。既然均值左侧的数比较多，对比中位数左右两侧数一样多，则...

其位置必然在众数之右，中位数在众数与算术平均数之间，因而有如下的关系：反之当次数分布左偏时，算术平均数受偏小数值的影响较大，其位置在众数之左，中位数仍在两者之间，三者的关系：算术平均数＜中位数＜众数。均值 均值与中位数间的距离约是中位数与众数间距离的1/2。平均数、中位数和众数...

究其原因，是因为中位数的变化不一定平滑，分布的微小变化可能导致中位数的巨大变化。你的教材中写的“均值小于中位数”，只是单峰连续分布情况下的直觉，并不具有可推广性。而众数根本不刻画分布的整体性质，就更是与均值没有确定的大小关系了。数据偏度：偏度（skewness）是用来衡量概率分布或数据集中不...

左偏，左边尾长，平均数靠近左侧，平均数小于中位数小于众数，负偏态。右偏，右边尾长，平均数靠近右侧，平均数大于中位数大于众数，正偏态。偏态分布是相对正态分布而言的。如果频数分布的高峰向左偏移，长尾向右侧延伸称为正偏态分布；同样的，如果频数分布的高峰向右偏移，长尾向左延伸则成为负偏态分...

一个离散型随机变量，等可能地取-1或1。这个分布是无偏的，均值和中位数都是0。现在让取-1的概率略小于0.5，取1的概率略大于0.5，可以证明分布变成了左偏的。上面的微调使得均值向右移动了一点点，但中位数一下子就变成了1，均值小于中位数。再看另一个离散型随机变量，等可能地取-1、0、1...