在Minitab的图形化汇总中，偏度和峰度分别表示什么意思？
偏度（Skewness）是对随机变量分布不对称性的度量，用β表示，其计算公式为：
其中，μ为均值，σ为标准差
它的含义是：当分布完全对称时，
，正态分布对称，时，分布为正偏，也称为右偏，它的分布中高于均值的尾部有向右延伸严重的情形；当时，分布为负偏，也称左偏，它的分布中低于均值的尾部向左延伸严重。
峰度（Kurtosis）度量随机变量中不中间部分的陡峭程度及两端尾部的厚重程度，也可以简单当作分布平坦性的度量，其计算公式为：
其中，μ为均值，σ为标准差
在比较两个分布的峰度时，一定要让它们有相同的均值和方差。
当数据为正态分布时，其峰度为0，峰度为正数表示数据分布比正态分布中间顶峰更峭，两尾更重；负峰度表示数据分布中间比正态分布顶峰更平，两尾更轻。
在Minitab的图形化汇总中，偏度和峰度分别表示什么意思？
偏度（Skewness）是对随机变量分布不对称性的度量，用β表示，其计算公式为：
其中，μ为均值，σ为标准差
它的含义是：当分布完全对称时，
，正态分布对称，时，分布为正偏，也称为右偏，它的分布中高于均值的尾部有向右延伸严重的情形；当时，分布为负偏，也称左偏，它的分布中低于均值的尾部向左延伸严重。
峰度（Kurtosis）度量随机变量中不中间部分的陡峭程度及两端尾部的厚重程度，也可以简单当作分布平坦性的度量，其计算公式为：
其中，μ为均值，σ为标准差
在比较两个分布的峰度时，一定要让它们有相同的均值和方差。
当数据为正态分布时，其峰度为0，峰度为正数表示数据分布比正态分布中间顶峰更峭，两尾更重；负峰度表示数据分布中间比正态分布顶峰更平，两尾更轻。