当我认为它应该是负数时，倾斜计算为正.这是为什么

Question

使用以下代码，无论大多数计数在哪里，我都会得到一个正偏斜，这是为什么？

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

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

难道不应该一个是积极的，另一个是消极的吗？

Answer 1

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

由于您每次都传递相同的数字，因此结果是相同的。

下面是一个简单的负偏斜和正偏斜的示例：

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