统计学中的左偏分布和右偏分布是以对称轴来定义的。
如果对称分布，轴在正中，就是正态。轴在图形的左侧（鼓包部分在右侧），就是左偏分布。相反，轴在整个图形右侧（大包在左侧），就是右偏分布。
具体的，在直方图上，偏度＜-1 且斜率≥−1/2为左偏，偏度＞1且斜率＜1/2为右偏。在双对数坐标纸上，±s＜x＜±ps为左偏，±s＞x＞±ps为右偏。
左偏分布和右偏分布是统计学中用来描述数据分布不对称性的两种情况。
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左偏分布
在左偏分布中，数据的分布倾向于更多的集中在均值的左侧，即数据的分布曲线向左偏移。这意味着数据的分布更多地包括了较少的极端值，而更多的是集中在中间的数值上。常见的左偏分布有正态分布、均匀分布等。
例如，对于一个标准正态分布的数据集，如果它的均值大于中位数，那么它就是一个左偏分布。
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右偏分布
在右偏分布中，数据的分布倾向于更多的集中在均值的右侧，即数据的分布曲线向右偏移。这意味着数据的分布更多地包括了较多的极端值，而更多的是集中在较远的数值上。常见的右偏分布有极值分布、指数分布等。
例如，对于一个标准正态分布的数据集，如果它的均值小于中位数，那么它就是一个右偏分布。
在实际应用中，左偏和右偏分布在数据分析和建模中都有重要的作用。例如，在异常检测中，可以通过观察数据分布是否为左偏或右偏来判断数据是否存在异常值；在机器学习中，也可以通过调整模型参数来使得模型更符合数据的分布特征，从而提高模型的预测能力。
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