当我认为它应该是负数时，偏差计算为正。为什么是这样？

Question

使用以下代码，无论大多数计数在哪里，我都会得到正偏差，为什么会这样？

import numpy as np
from scipy import stats

negativeSkew = np.array([1,1,1,1,1,1,100])
positiveSkew = np.array([100,1,1,1,1,1,1])

print stats.skew(negativeSkew) # 2.04124145232
print stats.skew(positiveSkew) # 2.04124145232

从

判断

https://en.wikipedia.org/wiki/File:Negative_and_positive_skew_diagrams_(English).svg

一个人不应该是正面而另一个是负面的吗？

Answer 1

skew计算一组值的偏差，值的顺序无关紧要（类似于传递给np.mean和np.std的值的顺序不同物质）。

由于您每次都传递相同的数字，结果是相同的。

这是一个简单的负面和正面偏斜的例子：

>>> stats.skew([-1, 0, 1, -100])
-1.153777116551257

>>> stats.skew([-1, 0, 1, 100])
1.153777116551257