統計では、負に歪んだ（左スキューとも呼ばれる）分布は、分布グラフの右側（テール）により多くの値が集中し、分布グラフの左側のテールが長くなるタイプの分布です。
正規分布は最も一般的に遭遇するタイプの分布ですが、負に歪んだ分布の例も実際に広まっています。負に歪んだ分布は、正に歪んだ分布の正反対です。
負に歪んだ分布における中心傾向測定
中心傾向のすべての測定値（平均、中央値中央値は、昇順（つまり、最小値から最大値へ）でリストされたデータセットの中央値を決定する統計的測定値です。中央値とモード）がそれぞれ等しい正規分布データとは異なります。その他、負に歪んだデータでは、メジャーは分散しています。負に歪んだ分布の中心傾向測定値間の一般的な関係は、次の不等式を使用して表すことができます。
モード>中央値>平均
中心傾向の測定に関するもう1つの重要な注意点中心傾向中心傾向は、データ分布の中心を反映する単一の値によるデータセットの記述的要約です。負に歪んだ分布の変動性に加えて、算術平均は一般に分布のピークから左側に位置します。前述のルールは、負に偏った分布の一般的なルールと見なされますが、実際には、ルールに違反する多くの例外が発生する可能性があります。
分布の有意な負の歪度は、完全な統計分析には適さない場合があります定量分析定量分析は、ビジネスの行動とパフォーマンスを理解するために、収益、市場シェア、賃金などの測定可能で検証可能なデータを収集および評価するプロセスです。 。データ技術の時代では、定量分析は情報に基づいた意思決定を行うための好ましいアプローチと見なされています。。データの歪度が高いと、統計的検定の結果が誤解を招く可能性があります。このため、データは正規分布に近づくように変換プロセスを経ます。統計的検定は通常、データの変換が完了したときにのみ実行されます。
金融における負に歪んだ分布
財務では、スキューネスの概念は、投資収益率（ROI）の分布の分析に使用されます。投資収益率（ROI）は、投資収益率を評価したり、さまざまな投資の効率を比較したりするために使用されるパフォーマンス指標です。 。。多くの金融理論とモデルは、証券のリターンが正規分布に従うことを前提としていますが、実際には、リターンは通常歪んでいます。
分布の負の歪度は、投資家が頻繁に小さな利益といくつかの大きな損失を期待する可能性があることを示しています。実際には、トレーダーが採用する多くの取引戦略は、負に偏った分布に基づいています。
負の歪度に基づく戦略は安定した利益をもたらす可能性があるという事実にもかかわらず、投資家またはトレーダーは依然として大きな損失の可能性があることに注意する必要があります。したがって、取引戦略のリスクを適切に評価し、評価にリターンの歪度を含めることが不可欠です。
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