Eğri bir dağılım, doğada eşit olmayan ve asimetrik olan bir olasılık dağılımını belirtir. Şekildeki bir çan eğrisine benzeyen standart bir normal dağılımın aksine, eğrilmiş dağılımlar bir tarafa kaydırılır ve medyanın diğer tarafına göre bir tarafında daha uzun bir kuyruk bulunur. Eğrinin diğer tarafı, veri noktalarının çoğunun gerçekleştiği kümelenmiş bir değer zirvesine sahip olacaktır. Bu dağılım eğrisi türü, genellikle eğrinin kayma yönüne bağlı olarak ya pozitif ya da negatif yamulmaya sahip olarak sınıflandırılır.
Genel olarak, eğrilmiş bir dağılımın, eğri kuyruğunun sol tarafla karşılaştırıldığında sağ tarafta daha uzun olması durumunda, pozitif eğriliğe sahip olduğu söylenir. Bu eğri dağılım, aynı zamanda sağa eğimli olarak da adlandırılır, çünkü sağ taraf veri noktalarının daha geniş bir uzantısına sahiptir. Pozitif eğriltme eğrileri eğrinin sol tarafına doğru en büyük değere sahiptir.
Buna karşılık, negatif çarpık dağılımlar eğrinin sağ tarafındaki en fazla veri noktasına sahiptir. Bu eğrilerin sol taraflarında daha uzun kuyrukları vardır, bu yüzden sola eğri oldukları söylenir. Eğriltme yönünü belirlemede önemli bir kural, ortalamanın veya medyanın konumundan ziyade kuyruğun uzunluğunu göz önünde bulundurmaktır. Bunun nedeni, eğriltmenin sonuçta eğriyi grafiğin o tarafına doğru uzatan en dıştaki değerlerden kaynaklanmasıdır.
Eğri bir dağılımın özelliklerini anlamak birçok istatistiksel uygulamada önemlidir. Birçok kişi, verinin bir çan eğrisi veya normal dağılım izlediğini varsayar, bu nedenle grafiğin sıfır eğriliği olduğunu varsayarlar. Bununla birlikte, bu varsayımlar gerçek dağıtım hakkındaki bilgileri yanlış yorumlamalarına yol açabilir.
Eğri bir dağılım, doğada doğal olarak düzensizdir, bu nedenle standart sapma gibi standart normal kalıpları izlemeyecektir. Normal dağılımlar, eğrinin her iki tarafına da uygulanan bir standart sapmayı içerir, ancak eğri dağılımlar, eğrinin her bir tarafı için farklı standart sapma değerlerine sahip olacaktır. Bunun nedeni, iki tarafın birbirinin ayna görüntüsü olmamasıdır, bu nedenle bir tarafını tanımlayan denklemler diğerine uygulanamaz. Standart sapma değeri, daha uzun kuyruğu olan taraf için genellikle daha büyüktür, çünkü daha kısa kuyruğa kıyasla daha fazla veri yayılımı vardır.
