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回答
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如果你的問題是「怎麼可能」,以得到不同的偏度:
作爲第一個變量是正態分佈,這是一個對稱的一個,而另一個可以是任何東西(如:測試版分佈),有可能第二個變量是非對稱的,這使得當然偏斜度不同,這測量了變量的不對稱性。
如果你的問題是「如何能做到」來得到不同的偏度:
生成具有給定的均值和方差的不對稱分佈,所以你會得到相同的均值和方差的變量,但具有不同的偏度。例如。生成記與和形狀β分佈所生成的變量的均值和方差將圍繞:
當然任何其它不對稱分佈將工作。
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我第二個達羅齊的答案。另外,如果您的數據都是正面的,那麼使用方便的傾斜分佈就是伽瑪值。它有兩個參數,形狀和比例。平均值是形狀*比例,方差是形狀*比例*比例。所以要匹配你的均值和方差,設置gamma的比例等於你的方差與你的平均值的比值。然後,一旦你有了比例尺,將形狀設置爲平均值除以比例。
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我們有位置= 0,尺度= 1和形狀= 0的偏斜正態分佈,那麼它與標準正態分佈具有均值0和方差1相同。但是如果我們改變形狀參數,比如形狀= 5,則均值和方差也會改變,我們可以用形狀參數的不同值來確定均值和方差嗎? – Amber 2011-01-11 10:47:36
@Amber:我認爲偏斜正態分佈也有相應的公式來計算平均值和方差(簡而言之:http://en.wikipedia.org/wiki/Skew_normal_distribution)。正如我所建議的那樣,通過這些,您可以通過給定的均值和方差來設法找到您感興趣的參數。那麼,三個未知參數有點難以從2個方程計算:)更好地使用@John D. Cook提出的beta或gamma分佈。 – daroczig 2011-01-11 21:46:34