正态分布和偏态分布的区别?

正态分布和偏态分布都是描述数据分布形态的统计概念，但形状和对称性不同。正态分布呈对称的钟形曲线，数据集中在均值附近；偏态分布则不对称，数据偏向一侧。正态分布适用于自然现象如身高、体重；偏态分布常见于收入、响应时间等数据。

区别

正态分布：数据对称分布，均值、中位数、众数重合，曲线左右完全对称。约68%的数据落在均值加减1个标准差内，95%在加减2个标准差内。常见于自然测量值，如考试成绩、身高。数据无极端值时，分布稳定。

偏态分布：数据不对称，均值、中位数、众数分离。右偏（正偏）时，长尾在右，均值大于中位数，如收入分布；左偏（负偏）时，长尾在左，均值小于中位数，如考试高分集中。数据易受极端值影响，分布倾斜。