我可以用哪些分配為偏斜或對稱資料建立模型呢?
您可以使用在偏斜或對稱資料建模的分配
您時常可以使用超過一個或一個包含一、二或三參數的分配，來為一組數據建立模型。舉例來說，針對每種資料型態，皆有幾種可能合適的分配：
右偏資料 (Right-skewed data)
您時常可以使用韋伯 (Weibull) 或 Lognormal 分配來獲得良好的資料配適。
對稱資料 (Symmetric data)
通常情況下，您可以使用韋伯 (Weibull) 或 Lognormal 分配來配適資料。有時可以使用常態分配 (取決於資料的尾巴厚度) 並獲得類似的結果。
左偏資料 (Left-skewed data)
您通常可以使用韋伯 (Weibull) 或最小極值分配 (Smallest extreme value distribution) 來配適資料。
一組特定的資料有時可以使用 2 或 3 參數來配適。對某些數據來說，一個 3 參數模型可提供更好的配適，但也可能導致過度配適的情形。過度配適是指模型適合其樣本數據，但將不適合來自同一母體的另一組樣本。通常情況下，專家建議選擇最簡單的模型。。
