在机率论和统计学中，偏度衡量实数随机变量概率分布的不对称性。偏度的值可以为正，可以为负或者甚至是无法定义。在数量上，偏度为负（负偏态）就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的右侧。偏度为正（正偏态）就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的左侧。偏度为零就表示数值相对均匀地分布在平均值的两侧，但不一定意味着其为对称分布。

偏度分为两种：负偏态或左偏态：左侧的尾部更长，分布的主体集中在右侧。正偏态或右偏态：右侧的尾部更长，分布的主体集中在左侧。如果分布对称，那么平均值=中位数，偏度为零（此外，如果分布为单峰分布，那麽平均值=中位数=众数）。

偏度计算公式

x: 样本平均值。

x_i:第i个样本。

n: 样本个数。

s: 标准偏差。

g: 样本偏度。