采用均数与标准差可全面描述下述哪种资料的特征() A. 正态分布B. 负偏态分布C. 对数正常分布D. 带有不确定值的数据E. 正偏态分布

考查要点：本题主要考查对正态分布特征及其统计描述方法的理解，以及不同分布类型适用的统计量选择。

解题核心思路：
均数和标准差是描述数据集中趋势和离散程度的常用指标，但并非所有分布都适用。正态分布的特征由均数和标准差唯一决定，而其他分布（如偏态分布、对数正态分布等）可能需要额外参数或不同统计量来全面描述。

破题关键点：

1. 正态分布的形状完全由均数和标准差决定，无偏态和峰态问题。
2. 其他选项（如偏态分布、对数正态分布等）需考虑数据特性（如偏斜、非线性转换等），无法仅用均数和标准差全面描述。

选项分析

A. 正态分布

正态分布的概率密度函数为：
$f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$
其中，$\mu$ 是均数，$\sigma$ 是标准差。正态分布的形状完全由这两个参数决定，因此均数和标准差能全面描述其特征。

B. 负偏态分布

负偏态分布存在左偏现象，均数受极端值影响较大，且分布不对称。仅用均数和标准差无法反映偏斜程度，需补充偏度等指标。

C. 对数正态分布

对数正态分布的数据经对数转换后服从正态分布，但原始数据不符合正态分布。直接使用均数和标准差描述原始数据会偏离实际分布特征。

D. 带有不确定值的数据

数据中存在缺失值或不确定值时，均数和标准差的计算会因数据不完整而失准，无法全面描述分布。

E. 正偏态分布

正偏态分布存在右偏现象，均数同样受极端值影响，且分布不对称。需结合偏度等指标才能全面描述。