Por que a distribuição normal não é normal? - página 3
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Está tudo bem, você tem uma curva agradável!
Nishchak.
(Grande faixa no dormitório do 5º ano: ALL NORMAL!)
Mas não é necessário multiplicar este método. É isso mesmo.
Calculo a função de referência usando esta fórmula :
Assim, com x em, digamos, 50 o valor absoluto simplesmente não pode ser de vários milhares como no histograma, então você ainda tem que caber,
Mas para que o encaixe seja correto é necessário aplicá-lo a todos os membros da curva, então a aparência da curva não muda (especialmente na escala de deslizamento).
Ainda assim, para a estimativa da normalidade não é necessário multiplicar nada. Mas talvez eu não entenda totalmente sua pergunta.
Colegas, o que vocês estão fazendo?
Um pesquisador faz a hipótese de que um processo aleatório sob investigação é NORMAL e modela sua curva de probabilidade ou densidade de probabilidade com base na hipótese NORMAL.
A hipótese não está confirmada. Os gráficos não corresponderam.
É isso aí.
Bem, esse é o primeiro passo. Sim, anormal. Em seguida, você pode especular como ele difere da HP aproximando ao máximo os dados experimentais. >> falar puramente :)
Para verificar a normalidade, você não precisa desenhar nenhum histograma e discutir sobre como escalá-los. É suficiente derivar M e sigma. O fato de M estar em torno de zero é evidente, portanto resta saber se sigma equivale a aproximadamente 3.
Há também a opção de desenhar um histograma em uma escala logarítmica. Para uma distribuição normal, obtemos uma parábola.
Você não precisa desenhar nenhum histograma e discutir sobre como escalá-los para verificar a normalidade. É suficiente exibir M e sigma. Você pode ver que M está por volta de zero, então tudo o que você precisa fazer é ver se sigma está por volta de 3.
A forma da distribuição não desempenha um papel?
A forma de distribuição não importa?
A forma da distribuição é determinada por dois parâmetros: assimetria gama e curtose e epsilon. É desejável deduzir também a gama, mas por enquanto você pode estimar isso a olho nu.
Há também a opção de desenhar um histograma em uma escala logarítmica. Para uma distribuição normal, receberemos uma parábola.
Segundo entendi, o problema da aproximação ideal da distribuição normal não pode ser resolvido de forma analítica. Mas não há necessidade disso. Se traçarmos a série da primeira diferença para o preço VR, teremos uma distribuição com MO zero e dado que o valor absoluto da amplitude de distribuição não é importante para nós, teremos apenas um parâmetro definível - a largura de distribuição.
Aqui, por exemplo, no topo da figura, uma série de minúcias é mostrada na parte superior e sua primeira diferença é para a direita. Na parte inferior esquerda está a densidade da distribuição de probabilidade, na direita está a mesma distribuição de probabilidade em uma escala logarítmica. Se a distribuição fosse normal, teríamos aqui uma parábola, o que não é, por causa das caudas "gordas". Basicamente, precisamos encaixar aqui um Gaussiano de mínimos quadrados, e então tudo se encaixará no lugar. Preciso de lançar uma fórmula para o ajuste ideal.
Bem, aí vem o Neutron e coloca tudo em seu lugar. A propósito, o marketeer também tem um ponto sobre a curtose e assimetria.
A curva gaussiana correspondente pode ser traçada como você quiser, mas aqui é mais fácil simplesmente calcular a variância da amostra e traçar uma curva gaussiana com os parâmetros 0 e sigma. É quando você pode ver a diferença entre um histograma real e uma curva tão gaussiana.
A propósito, esta aproximação gaussiana deve ser significativamente inferior ao histograma real no centro da curva (no ponto zero).
Urain, por quanto você multiplicou o s.c.o. das amostras?
Por outro lado, a estimativa do c.c.o. para uma distribuição de cauda muito grossa depende do tamanho da amostra, portanto não é tão simples aqui.