Асимметрия является мерой симметричности распределения и используется в статистике для описания формы распределения данных. Значение асимметрии задается числом, которое может быть положительным, отрицательным или равным нулю. Когда значение асимметрии равно нулю, это означает, что распределение является симметричным. Это означает, что левая и правая части распределения имеют одинаковую форму и симметрично расположены относительно центра. Если значения асимметрии положительны, это означает, что правая часть распределения более тяжелая и вытянута вправо, в то время как левая часть более сжатая и вытянута влево. Если значения асимметрии отрицательны, это означает, что левая часть распределения более тяжелая и вытянута влево, в то время как правая часть более сжатая и вытянута вправо. В случае, когда значение асимметрии равно 0,987, оно является положительным и указывает на значительную асимметрию вправо. Это означает, что правая часть распределения более вытянута и содержит тяжелый хвост, в то время как левая часть более сжата. Такое распределение может быть названо правосторонним или положительным скошенным. Медиана распределения будет меньше среднего значения, а большинство значений будет сосредоточено в левой части распределения. Например, представим, что мы исследуем доходы разных людей. Если у нас есть положительная асимметрия (значение асимметрии близко к 1), это означает, что средний доход будет завышен наличием некоторого числа людей с очень высоким доходом. Большинство людей будет иметь ниже среднего доход, и распределение будет обладать ярко выраженным правосторонним хвостом. Значение асимметрии может быть полезным инструментом для описания формы распределения, оно помогает нам понять, насколько симметричны или асимметричны наши данные. Однако, чтобы полностью оценить форму распределения и проанализировать значения, мы также должны учитывать значение куртозиса. Куртозис позволяет нам оценить, насколько "острые" или "плоские" являются вершины распределения. Важно помнить, что значение асимметрии лишь один аспект анализа данных и его следует рассматривать вместе с другими статистическими характеристиками для полного понимания распределения.