Skewness(歪度)とヒストグラム

Skewness(歪度)によって分布がどのように変わるかヒストグラムで見てみました。
その時のメモです。

• 負の値: 左に偏り
• 0: 左右に均衡
• 正の値: 右に偏り

結果のヒストグラム

出力したPythonプログラムです。
AIにほとんど書いてもらっていて、内容あまり確認していないです。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import skewnorm

# Function to generate random numbers with specified skewness
def generate_skewed_data(size, skewness):
    return skewnorm.rvs(a=skewness, size=size)

# Parameters
size = 1000  # Number of random numbers
skewness_values = np.arange(-4, 5, 1)  # Skewness values from -4 to 4 with step of 1

# Create subplots
fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(15, 15))
axes = axes.flatten()

# Generate and plot histograms for each skewness value
for i, skewness in enumerate(skewness_values):
    data = generate_skewed_data(size, skewness)
    axes[i].hist(data, bins=30, edgecolor='k')
    axes[i].set_title(f'Skewness={skewness}')
    axes[i].set_xlabel('Value')
    axes[i].set_ylabel('Frequency')

# Adjust layout
plt.tight_layout()
plt.show()