左偏。在负偏度前置一期数据处理过程中采用了某种特定的数据处理方法，导致负偏度前置一期的左偏，如对数据进行截尾、变换或者加权处理等，都会影响数据的分布形态，使其呈现左偏。
左偏分布（负偏态）中：mean（平均数）median（中位数）mode（众数）。右偏分布（正偏态）中：mode（众数）median（中位数）mean（平均数）。偏度本身是相对于均值左右数据的多少。
对于左偏分布，平均数、中位数和众数之间的关系是众数中位数平均数。左偏分布，也称为负偏分布或左偏斜，指的是在统计学中，数据分布的偏态特征之一。它表示数据相对于平均值或中位数在左侧偏离的程度大于右侧。在左偏分布中，尾部朝左边延伸，即左侧的极端值更为稀缺。
当实际分布为右偏时，测定出的偏度值为正值，因而右偏又称为正偏。当实际分布为左偏时，测定出的偏度值为负值，所以左偏被称为负偏。如平均数大于众数，称为正偏态（positiveskewness）；相反，则称为负偏态（negativeskewness）。
偏度指标可以量化数据分布的形态，正偏分布的偏度为正值，负偏分布的偏度为负值，而对称分布的偏度为0。对于实际数据，左偏或右偏分布的出现可能与特定的情况或实验设计有关。了解数据分布的偏态特征可以帮助统计学家和研究人员更好地理解数据，并在数据分析和模型构建中进行适当的调整和解释。
左偏右偏的应用：左偏和右偏的统计检验：当面对一个数据集，并想知道这个数据集的分布是否有左偏或右偏时，可以使用统计检验方法，如偏度检验。偏度是描述数据分布形态的一个重要指标，正值表示右偏，负值表示左偏。通过计算数据的偏度值，我们可以定量地判断数据集的左偏或右偏程度。
