Характеристики форми розподілу.
Різноманітність статистичних сукупностей – передумова різних форм співвідношення частот і значень варіюючої ознаки. За своєю формою розподіли поділяють на такі види: одно-, дво і багатовершинні. Наявність двох і більше вершин свідчить про неоднорідність сукупності, про поєднання в ній груп з різними рівнями ознаки. Розподіли якісно однорідних сукупностей, як правило, одновершинні. Серед одновершинних розподілів є симетричні (скошені), гостро- і плосковершинні.
У симетричномурозподілі рівновіддалені від центру значення ознаки мають однакові частоти, в асиметричному– вершина розподілу зміщена. Напрям асиметрії протилежний напряму зміщення вершини. Якщо вершина зміщені вліво, тоце правостороння асиметрія, і навпаки. Асиметрія виникає внаслідок обмеженої варіації в одному напряму або під впливом домінуючої причини розвитку, яка веде до зміщення центру розподілу.
Найпростішою мірою асиметрії є відхилення між середньою арифметичною і медіаною чи модою. В симетричному розподілі характеристики центру мають однакові значення 
=Ме=Мо; в асиметричному між ними існують певні розбіжності. При правосторонній асиметрії >Ме>Мо, при лівосторонній асиметрії, навпаки, <Ме<Мо.
Найпростішою мірою асиметрії є відносне відхилення:
Коефіцієнт асиметрії характеризує напрям і міру скошеності в середині розподілу; при правосторонній асиметрії А>0, при лівосторонній – А <0.
Теоретично коефіцієнт асиметрії не має меж, проте на практиці його значення не буває надто великим і в помірно скісних розподілах не перевищує одиниці. Уважається, що при А<0,25 асиметрыя низька, якщо А не перевищує 0,5 – середня, при А>0,5 – висока.
Іншою властивістю одновершинних розподілів є ступінь зосередженості елементів сукупності навколо центра розподілу. Цю властивість називають ексцесом розподілу.
Асиметрія та ексцес – дві пов’язані з варіацією властивості форми розподілу. Комплексне їх оцінювання виконується на базі центральних моментів розподілу. Алгебраїчно центральний момент розподілу – це середня арифметична k-го ступеня відхилення індивідуальних значень ознаки від середньої:
Аналіз закономірностей розподілу можна поглибити, описати його певною функцією.
Не менш важливими у статистичному аналізі є характеристика нерівномірності розподілу певної ознаки між окремими складовими сукупності, а також оцінка концентрації значень ознаки в окремих її частинах.
На відхиленнях часток двох розподілів – за кількістю елементів сукупності dj і обсягом значень ознаки Dj – ґрунтується оцінювання концентрації. Якщо розподіл значень ознаки в сукупності рівномірний, то частки однакові - dj=Dj, відхилення часток свідчать про певну концентрацію. Верхня межа суми відхилень 
, а тому коефіцієнт концентрації обчислюється як півсума модулів відхилень:
Значення коефіцієнта коливається в межах від нуля (рівномірний розподіл) до одиниці (повна концентрація). Чим більший ступінь концентрації, тим більше значення коефіцієнта К.
Коефіцієнти концентрації широко використовуються в регіональному аналізі для оцінювання рівномірності територіального розподілу виробничих потужностей, фінансових ресурсів тощо. За кожним регіоном визначається також коефіцієнт локалізації:
Порівняння структур на основі відхилень часток доцільно в рядах з нерівними інтервалами, а надто в атрибутивних рядах.
ТЕМА 6