程度

在统计学中，偏态是指数据分布不对称的情况。如果数据分布左侧和右侧的值不平衡，或者分布的尾部拉长或压缩，则称为偏态分布。偏态分布是统计分析中需要考虑的一种重要情况，因为它会对统计结果产生影响。为了衡量数据分布的偏态程度，可以采用以下方法：偏度系数偏度系数是一个数字，用于衡量数据分布的偏态程度。它可以通过计算数据分布的平均数、标准差和偏度来得到。偏度系数为0表示数据分布是对称的，为正值表示数据分布右偏，为负值表示数据分布左偏。偏度系数的绝对值越大，说明数据分布的偏态程度越大。峰度系数峰度系数是用来衡量数据分布峰值的高低和峰顶的陡峭程度。它可以通过计算数据分布的平均数、标准差和峰度来得到。峰度系数为0表示数据分布是标准正态分布，为正值表示数据分布比正态分布更陡峭，为负值表示数据分布比正态分布更平缓。直方图直方图是一种图形化方法，用于显示数据分布的形状和偏态程度。直方图将数据分为若干个区间，然后计算每个区间中数据的频数或频率，并将它们绘制为一系列垂直条形图。通过观察直方图的形状和偏态程度，可以得出数据分布的偏态性质。综上所述，偏度系数、峰度系数和直方图是用来衡量数据分布的偏态程度的常用方法。通过这些方法，可以得出数据分布的偏态性质，帮助统计学家进行更准确的分析和预测。

偏态程度是指数据分布的偏斜程度，可以用偏度（skewness）来度量。偏度的值为0时，表示数据分布是对称的；大于0时，表示数据分布右偏，即数据集中在左侧，长尾在右侧；小于0时，表示数据分布左偏，即数据集中在右侧，长尾在左侧。通常认为，当偏度的绝对值大于1时，数据分布就是明显的偏态分布。当偏度的绝对值在0.5到1之间时，数据分布是中等程度的偏态分布；当偏度的绝对值小于0.5时，数据分布是近似对称的分布。需要注意的是，偏度只能用来描述数据分布的偏斜程度，不能说明数据的具体分布形态。例如，一些正态分布的样本也可能具有一定的偏度，因此在使用偏度来描述数据分布时，需要综合考虑其他指标来确定数据分布的形态。具体计算偏度的公式如下：其中，Xi表示第 i个数据点，x（上划线） 表示所有数据点的平均值，n表示数据点的个数。如果偏度的值大于0，表示数据分布右偏；小于0，表示数据分布左偏；等于0，表示数据分布对称。通常认为，当偏度的绝对值大于1时，数据分布就是明显的偏态分布。

个别因素修正的主要因子包括：宗地位置、面积、形状、临街状况、宗地内基础设施水平、地势、地质、水文状况、规划限制条件等。容积率是属于规划限制条件里的，所以应放在个别因素中修正，通常容积率修正是用市场法评估商业住宅用地的几个重要个别因素的修正之一。

专家权威程度的道理分析：专家的权威程度一般由三个因素决定，即专家本身的学术造诣和对指标进行判断的依据，以及对每一个指标的熟悉程度。1、学术水平权(q1)：是以专家的技术职称为依据制定的。一般认为专家的职称越高，相应的学术水平就越高，他发表的意见就越有价值。由此我们根据学科绩效评价的特点设计了学术水平权值表。2、指标的判断依据（q2）主要从理论分析、实践经验、同行了解和专家直觉四个方面分大、中、小三个等级进行评分，量化表。3、专家对指标的熟悉程度（q3）分为五个等级为很熟悉、熟悉、一般、不太 熟悉和不熟悉，依次赋值为[1.0，0.8，0.5，0.2，0.0]。公式分析根据专家权威程度的公式 q = (q1+ q2+ q3) / 3 （q 表示指标的权威程度， q1 为专家学术水平权数，q2为指标的判断系数，q3代表熟悉程度系数）。通过函询专家背对背的方式征询专家意见，由课题组对收集的意见进行汇总整理、统计分析，再以匿名的方式反馈给各位专家，供专家进行分析判断，提出新意见与建议，如此反复轮回，使意见逐渐趋向一致，得到一份认可率高且可靠性打的方案。