偏态分布分为正偏态分布和负偏态分布。
正偏态分布是相对正态分布而言的。当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时，若M>Me>Mo时，即平均数大于中数，中数又大于众数，则数据的分布是属于正偏态分布。正偏态分布的特征是曲线的最高点偏向X轴的左边，位于左半部分的曲线比正态分布的曲线更陡，而右半部分的曲线比较平缓，并且其尾线比起左半部分的曲线更长，无限延伸直到接近X轴。
负偏态分布也是相对正态分布而言的。当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时，若M正态分布的曲线更陡，而左半部分的曲线比较平缓，并且其尾线比起右半部分的曲线更长，无限延伸直到接近X轴
2022-05-05 09:09:22
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MPLNClust：带有闪亮应用程序的R包，用于通过多元泊松对数正态模型的混合来执行和可视化计数数据的聚类
2022-05-04 16:56:04
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Shapiro-Wilk 复合正态性参数假设检验，样本量 3<= n <= 5000。基于 Royston R94 算法。 此检验还对 platykurtic 样本执行 Shapiro-Francia 正态性检验。
2022-04-16 23:21:02
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通过此 Mathlab 代码提供的蒙特卡罗模拟对于评估不同载荷条件下结构的可靠性非常有用。
2022-04-11 22:24:25
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生成具有用户定义的相关矩阵 R 的观察样本。可选地，用户还可以定义均值和方差。 如果未指定，这两个参数将默认为零的均值向量和 1 的方差向量。
2022-03-31 09:42:53
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将正态分布的 z 统计量转换为单尾或双尾 p 值通过整合标准的普通pdf。 如果没有指定“tails”值，z2p 默认计算双尾值。 输出 p 与 z 大小相同，可以是标量、向量或矩阵。 输入： z：正态分布 z 统计量（正或负） （可选）tailed：计算概率值的尾部数量。 （注意：根据正态分布的对称性，双尾 p 值是单尾 p 值的两倍。）
当检验统计量呈正态分布时，此函数对于假设检验很有用。
2022-03-13 10:26:08
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