偏度（边缘AI推理）
Skewness — Edge AI Inference
三阶中心矩归一化指标，衡量分布不对称性（正态分布 = 0）。
01
定义
三阶中心矩归一化指标，衡量分布不对称性（正态分布 = 0）。
02
公式与计算
S = (1/N) Σ (xᵢ − x̄)³ / σ³
03
适用时机
判断分布是否单侧拖尾（如降雨、风速、污染物浓度的右偏特征）。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
样本数、是否对数变换；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界环境浓度数据通常右偏，做统计分析前常需对数变换。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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