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python如何判断数据分布具有尖峰后尾性 为什么厚尾分布在做分位数二项检验时功效大于正态检验

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python如何判断数据分布具有尖峰后尾性 为什么厚尾分布在做分位数二项检验时功效大于正态检验 左偏厚尾是尖峰厚尾性,害我查半天,多用于金融数据,类似正太分布。wkbaidu/view/6829c729bcd126fff7050bb4?pcf=2 这篇文章应该能解决思路问题,如果有数据可以发过来一起参考下,正好我也准备学点量化分析

金融数据的尖峰厚尾特征是什么意思?计量上有定量的衡量标准吗?金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的,标准正态分布的偏度为0,峰度为3,通常做实证分析时,会假设金融数据为正态分布,这样方便建模分析。 但是实证表明,很多数据并不符合正态分布,而更像尖峰厚尾,就是峰度比3大,两边的尾巴

厚尾分布是什么样的分布厚尾分布主要是出现在金融数据中,例如证券的收益率。 从图形上说,较正态分布图的尾部要厚,峰处要尖。直观些说,就是这些数据出现极端值的概率要比正态分布数据出现极端值的概率大。因此,不能简单的用正态分布去拟合这些数据的分布,从而做一

金融里厚尾现象是什么?股票的收益分布明显偏离高斯分布,造成了高收益区域概率与高亏损区域概率大于高斯概率分布的现象。出现的这一现象的原因是因为,高斯分布的前提是投资主体的相互独立,但实际上,股市中投资者相互模仿相互影响,容易形成“羊群效应”。

股票 风险管理 厚尾性风险管理中有数据的的后尾性这样的说法 那么后尾性是指什么?这个是随机过程理论中的一个概念。 上大学的时候没好好学这门课,所以只能说个大概。 厚尾性是相对于正态分布而言的,如果一件事情导致的各种结果的概率是均匀分布的,我们就说这些概率是符合正态分布的,他的图形想一个以Y轴为中线左右对称向上

为什么厚尾分布在做分位数二项检验时功效大于正态检验偏度-峰度正态性检验包括下面三种方法: 偏度检验 使用偏度检验时,总体具有仅在偏度方向上偏离正态的先验信息。因而备择假设为 。检验统计量为 。 当总体服从正态分布时, 的极限分布是 ,因此水平为 α检验的拒绝域为 这里是标准正态分布的分位

概率分布中,许多教科书和百度给出的图形,为什么...尖峰说明相对集中度高,当然事薄尾,平峰说明是相对分散度高,所以也尾厚。 估计是你记错了,他说的时候不可能没有图形的,他上课的图形你可以看一下,而且你自己尝试看能不能画出就知道了,在图形面积一定的情况下根本就不能画出你那种情况的。

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概率分布中,许多教科书和百度给出的图形,为什么...尖峰说明相对集中度高,当然事薄尾,平峰说明是相对分散度高,所以也尾厚。 估计是你记错了,他说的时候不可能没有图形的,他上课的图形你可以看一下,而且你自己尝试看能不能画出就知道了,在图形面积一定的情况下根本就不能画出你那种情况的。

我国后备耕地资源主要分布在(  )A.东北地区B...我国后备耕地资源主要分布在()A.东北地区B.华北地区C.华南地区D.我国难以利用的土地比重较大,例如分布在新疆、内蒙古的干旱荒漠,青藏高原上的高寒荒漠等.人多地少是我国的基本国情.生态环境脆弱的西北地区是我国后备耕地资源主要分布区之一.为此,我国积极实施国际合作开发战略.故选:D.

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