正偏态分布均数与中位数的关系如下：
正偏态分布是指在一个概率分布中，数据分布的不对称性，其中平均值或中位数比众数更靠近分布的尾部。这意味着在正偏态分布中，分布曲线向右倾斜，尾部向左延伸，而左侧的尾部比右侧的尾部更厚。
在正偏态分布中，中位数（Median）和平均数（Mean）之间存在一定的关系。由于正偏态分布的特性，左侧尾部比右侧尾部更厚，因此中位数比平均数更靠近左侧尾部。这意味着中位数可能比平均数小，因为左侧尾部的值比右侧尾部的值更密集。
由于正偏态分布的右侧尾部比左侧尾部更宽，因此平均数可能受到右侧尾部较大值的影响，导致平均数比中位数更大。然而，在正偏态分布中，由于左侧尾部的值更密集，因此中位数可能更能够反映分布的中心位置。
在正偏态分布中，中位数和平均数之间存在一定的关系。由于左侧尾部的值更密集，中位数可能更能够反映分布的中心位置。而平均数可能受到右侧尾部较大值的影响，导致其比中位数更大。
正偏态分布均数的应用：
1、在金融领域中，正偏态分布被用来描述股票收益率的分布。通常情况下，股票收益率呈现出正偏态分布的特征，即平均值比中位数更靠近分布的尾部。这表明在股票市场中，存在一些异常值（如极端收益），这些值对平均数产生较大的影响，因此使用平均数来衡量股票收益率可能会产生偏差。相比之下，中位数可能更能够反映股票收益率的真实分布情况。
2、在医学领域中，正偏态分布也被广泛使用。例如，在临床试验中，病人的生理指标（如血压、血糖等）通常呈现出正偏态分布的特征。这时，使用中位数可能更能够反映病人的生理指标情况，因为中位数更能够代表大多数病人的指标值。而平均数可能受到一些极端值的影响，导致其对整体情况的代表性减弱。
3、在自然界中，许多现象也呈现出正偏态分布的特征，如人类的身高、体重、智商等。在这些情况下，使用中位数可能更能够反映这些现象的真实情况，因为中位数更能够代表大多数人的值。