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一、分布形态的基础分类
1、正态分布（对称分布）
（1）特征：钟型曲线，均值=中位数=众数；约68%数据在μ±σ范围内，95%在μ±2σ内。
（2）应用：身高、体重、测量误差等自然现象。
（3）重要性：多数统计方法（如T检验、方差分析）假设数据正态性。
2、偏态分布
（1）左偏（负偏态）：拖尾向左，均值<中位数<众数；如考试成绩分布。
（2）右偏（正偏态）：拖尾向右，众数<中位数<均值；如收入分布、药物有效性。
（3）度量指标：偏度（Skewness），左偏<0，右偏>0。
3、其他分布类型
（1）均匀分布：概率密度恒定，常用于随机抽样场景。
（2）泊松分布：描述单位时间内独立事件发生次数的离散分布，如电话呼叫量。
（3）指数分布：无记忆性，适用于产品寿命或等待时间分析