歪度計算
1、2、3、4、10という並びは平均4で、10が右の裾を長くするため歪度は正になります。3つ以上の数値を貼り付けると、データの偏る向きと、平均、標準偏差、2種類の歪度が分かります。ブラウザで無料で使えます。
- 無料
- ブラウザで動作
- 登録不要
- データは端末の外に出ません
無料で実行
計算例
- 値の一覧
- 1, 2, 3, 4, 10
- N
- 5
- 平均
- 4
- 標準偏差
- 3.5355339059
- 歪度
- 1.6970562748
歪度は、数値の並びが平均のどちら側に寄るかを示す量です。右裾が長いと正の係数、左裾が長いと負の係数になり、ほぼ対称な標本は零付近に落ち着きます。本計算機は数値データセットを受け取り、少なくとも三つの有限数を要求し、Fisher-Pearson の標本歪度係数 G1 に加えて平均、標本標準偏差、対応する母集団モーメント係数、短い形状ラベルを返します。標本標準偏差が零の定数系列は、標準化した三次モーメントが未定義のため拒否されます。
歪度係数が数値リストで測るもの
まずリストの算術平均から始めます。有限値をすべて足して個数で割ります。各点はその平均からの標準化残差の三乗を寄与し、その三乗の符号が、距離を二乗して向きを忘れる分散とは違って、歪度に左右を見分けさせます。
本計算機が主結果とする標本歪度 G1 は、標本標準偏差で標準化した三乗残差の和を、n を (n マイナス 1) 掛ける (n マイナス 2) で割った値でスケールします。母集団歪度 g1 は三次中心モーメントを母標準偏差の三乗で割った値で、リストがより大きな母集団からの標本ではなく関心対象の有限集合そのものであるときの教科書的モーメント係数です。
正の係数は右裾が左より長いまたは重いこと、負は逆、零付近はおおよその対称を示唆しますが、小さな標本は偶然に軽く歪んで見えることがあります。有限数が三つ未満も無効です。G1 の分母に n マイナス 2 が含まれ、二点のリストでは三次モーメントの形状を述べられません。
平均、標本標準偏差、標本 G1、母集団 g1、短い解釈ラベルを揃えることで、完全な密度モデルを当てはめたり壊れた入力に静かな零を捏造したりせず、裾の向きの簡潔な肖像が得られます。
実務利用、上限、料金、呼び出す場面
宿題の答え合わせ、小さなセンサーバッチの選別、平均が偏ったリストをうまく要約できない理由の説明で、すぐ歪度係数が欲しいときはブラウザツールをご利用ください。検証失敗は残高を消費しません。受理リストは隔離を安全に保つ上限付きで、最大十万件まで教室表・センサーバッチ・典型的な分析抜粋をカバーしつつ高速に終わります。
結果は完全に決定的で、同じ値は常に同じ平均・標本標準偏差・標本 G1・母集団 g1 を返します。言語モデルも外部統計サービスも乱数もなく、継続的インテグレーションの検査や再現可能な教材に安全に固定できます。本ページは、単なる数値リストの歪度計算機を探し、係数そのものを欲する方に応えます。
結合した形状レポートでも、平均・最頻値・標準偏差が既知である前提の Pearson 最頻値式でもありません。
活用例
宿題と入門統計の実験
生徒と採点者は短い数値リストの標本歪度係数 G1 を確認し、三つ未満は無効という厳しい規則も含めて突き合わせます。
品質管理とセンサーバッチ
技術者は、読み取りが突然平均の右または左に寄った完成バッチを、その偏りが下流の平均を汚す前に印を付けます。
スクリプトと継続的インテグレーションの数値固定
パイプラインと面接サンドボックスは、各言語で Fisher-Pearson の G1 を再実装する代わりに、決定的な歪度契約を呼び出します。
よくある質問
標本 G1 と母集団 g1 の違いは何ですか？
標本歪度 G1 は標本標準偏差を使うバイアス調整つき Fisher-Pearson 係数（Excel SKEW）です。母集団 g1 は三次中心モーメントを母標準偏差の三乗で割った値です。式を推測しなくて済むよう両方を返します。
値が三つ未満だとどうなりますか？
G1 の分母に n マイナス 2 が含まれるため、歪度には少なくとも三つの有限数が必要です。検証失敗は課金されません。
定数リストが拒否される理由は何ですか？
すべての値が等しいとき、標本標準偏差は零で、標準化した三次モーメントは未定義です。
歪度が正や負になるのはどういう意味ですか？
正の値は右の裾が左より長いか重いこと、負の値はその逆を表します。0に近ければ、ほぼ左右対称です。ただし、標本が小さいと偶然にやや偏って見えることがあります。
ExcelのSKEW関数と結果は一致しますか？
はい。このツールが主な結果として返すのは偏りを補正したFisher-Pearsonの標本歪度G1で、一般的な表計算ソフトがSKEWとして計算する値と同じ定義です。
関連ツール
開発者向け — APIアクセス
このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。
エンドポイント
Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。
お使いのスタックから呼び出す
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"values":[1,2,3,4,10]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"values": [
1,
2,
3,
4,
10
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"values": [
1,
2,
3,
4,
10
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"values":[1,2,3,4,10]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"values":[1,2,3,4,10]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)リクエスト例
{
"values": [
1,
2,
3,
4,
10
]
}レスポンス例
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.skewness",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。
料金
単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。
制限
max_n | 100000 |
エラー
| HTTP | コード | 意味 |
|---|---|---|
401 | unauthorized | APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。 |
402 | insufficient_balance | 残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。 |
404 | unknown_type | 指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。 |
429 | rate_limited | リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。 |
技術的な注記
演算は完全に決定的で、ブラウザで無料に動き、成功リクエストごとに $0.002 で API からも利用でき、ホットパスに言語モデルや外部統計サービスはありません。
歪度係数が数値リストで測るもの
このバイアス調整つき Fisher-Pearson 式は、表計算ソフトが SKEW の名で用いる定義なので、授業の解答キー、Excel ブック、本 API が同じ数で一致できます。定数リストの標本標準偏差は零なので標準化三次モーメントは未定義であり、エンジンは NaN を返さず invalid_input で拒否します。
本計算機がリストを検証し G1 を求める手順
検証後、コアは一度走査して合計と平均を作り、もう一度走査して二次と三次の中心べき乗和を累積します。標本標準偏差はベッセル補正を使います。続いて三乗した z スコアから標本歪度 G1 を、生モーメント m3 を m2 の二分の三乗で割って母集団歪度 g1 を作ります。必須の配列フィールド values（少なくとも三つの有限数のリスト）で能力を呼び出してください。エンジンは aliases の numbers、data、list、x も受け付けるため、すでにそれらの語で書かれたスクリプトは改名不要です。JSON 配列ではなく一行の平文を送る簡易テキストフォーム向けに、コンマまたは空白区切りの文字列も受け付けます。欠落フィールド、配列以外、空配列、一点または二点のリスト、公開上限を超える長さ、有限数でない要素、標本標準偏差が零または数値的に零の定数系列は、すべて invalid_input で拒否され、残高は課金されません。interpretation フィールドは、プラスマイナス二分の一の単純なしきい値で G1 を right_skewed、left_skewed、approximately_symmetric に写し、仮説検定なしにダッシュボードがラベルを出せるようにします。ブラウザ無料ツールと API 経路は同一の純粋モジュールを共有するため、サーバ上の参照例は訪問者がローカルで実行する演算と一致し、ネットワーク往復も乱数生成器も言語モデルもありません。この同型性は意図的で、同じ入力では Web 経路と有料経路が決して分岐しません。生徒が宿題の答えを API を叩く自動採点と比較するときに重要です。
実務利用、上限、料金、呼び出す場面
スクリプト、面接準備プラットフォーム、教育サイト、品質管理ダッシュボードが一つの契約下で多数の数値リストに安定した JSON を必要とするときは API をご利用ください。成功リクエストは $0.002 の請求項目 1 件です。閉じた形の三次モーメント係数を、n で割るかバイアス調整を付けるかを隠して一つの歪度フィールドだけ出す不透明な形状旗よりすでに好むデータサイエンス教程、コーディング面接サンドボックス、前処理ステップへエンドポイントを接続してください。
技術的な質問
この計算機で歪度を求めるにはどうしますか。
少なくとも三つの有限数の配列 values を含む JSON を stat.skewness に送ってください。応答は n、mean、std_dev、skewness（標本 G1）、population_skewness、interpretation、min、max、formula を返します。
歪度計算機は無料ですか。
ブラウザツールはお使いの端末で無料に動きます。API 呼び出しは成功項目ごとに $0.002 の前払い残高を使い、検証失敗は課金されません。