当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时，若M
负偏态分布的特征是曲线的最高点偏向X轴的右边，位于右半部分的曲线比正态分布的曲线更陡，而左半部分的曲线比较平缓，并且其尾线比起右半部分的曲线更长，无限延伸直到接近X轴。
所以，明白这一点之后，数学家可以用一些办法让偏态分布变成正态分布。
就是让斜着扔的大米，看出是正着扔下去的样子。
更加聪明的数学家，可以根据数学修正的程度看出大米斜着扔的倾斜程度。
在对应的数学模型中，偏态分布的倾斜原因也可找到一些类比的方式，来判断，可让模型变得更加生动。
那么到底是什么原因让正态分布变成偏态分布呢？
这个很好玩，需要数学家和科学家来注意这一点。
要深入思考这种行为。
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