Dina [[téori probabilitas]] jeung [[statistika]], '''skewness''' nyaetanyaéta ukuran kateu-simetrian [[sebaran probabilitas]] tina nilai-[[real number|real]] [[variabel acak]]. Sacara kasar bisa disebutkeun, sebaran mibanda ''skew'' positip lamun nilai panjang ''tail'' positip sarta skew negatip lamun nilai panjang ''tail'' negatip.
Skewness, [[standardized moment]] nu katilu, diartikeun ku μ<sub>3</sub> / σ<sup>3</sup>, numana μ<sub>3</sub> ngarupakeunmangrupa [[moment about the mean]] nu katilu sarta σ ngarupakeunmangrupa [[simpangan baku]]. ''Skewness'' tina random variable ''X'' kadangkala ngalambangkeun ''Skew''[''X''].
Keur nilai sampel ''N'' sampel ''skewness'' nyaetanyaéta Σ<sub>''i''</sub>(''x''<sub>''i''</sub> − μ)<sup>3</sup> / ''N''σ<sup>3</sup>, where ''x''<sub>''i''</sub> ngarupakeunmangrupa nilai ''i''<sup>th</sup> jeung μ ngarupakeunmangrupa [[mean]].
Lamun ''Y'' nyaetanyaéta jumlah ''n'' [[statistical independence|independent]] variabel random, dina distribusi nu sarua salaku ''X'', saterusna ditempokeun yenyén ''Skew'' [''Y''] = Skew[''X''] / √''n''.
Sampel nu asalna tina populasi, persamaan keur populasi ''skewness'' nyaetanyaéta [[biased estimator]] tina populasi ''skewness''. [[Unbiased estimator]] ''skewness'' nyaeta nyaéta
:<math> \mbox{Skew} = \frac{n}{(n-1)(n-2)}
Baris ka-13:
</math>
numana σ ngarupakeunmangrupa sample simpangan baku sarta μ ngarupakeunmangrupa sampel meanméan.
Tempo oge: [[mean]], [[varian]], [[kurtosis]], [[cumulant]].
