什么分布是最常见的
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不管什么分布,只要相互独立加起来就是正态分布。
比如一个骰子的点数概率分布是一条直线,因为每个点概率都是1/6,但是2个或以上骰子的点数分布,就符合正态分布。比如3个骰子,点数分布就是以9点为中心线的正态分布。

正态分布由两个变量决定,如上图。一个是期望μ(平均值),一个是标准差σ(方差开根号,读作西格玛)。期望μ就是中间线的位置,标准差σ表示钟形曲线的宽度,标准差越大,宽度越大,波动就越大。
事实上,我们在思考期望的时候,用正态分布的思维方式去考虑会更严谨一些。比如现在有一个投资组合,期望收益是25%,标准差是20%。
直觉认为收益就是25%左右了,但是用正态分布来简化分析一下,就能得出更精确的结论。假设收益服从正态分布,那么有68%的可能性获得5%到45%的回报,而有95%的可能性获得-15%到65%的回报。
比如一个骰子的点数概率分布是一条直线,因为每个点概率都是1/6,但是2个或以上骰子的点数分布,就符合正态分布。比如3个骰子,点数分布就是以9点为中心线的正态分布。

正态分布由两个变量决定,如上图。一个是期望μ(平均值),一个是标准差σ(方差开根号,读作西格玛)。期望μ就是中间线的位置,标准差σ表示钟形曲线的宽度,标准差越大,宽度越大,波动就越大。
事实上,我们在思考期望的时候,用正态分布的思维方式去考虑会更严谨一些。比如现在有一个投资组合,期望收益是25%,标准差是20%。
直觉认为收益就是25%左右了,但是用正态分布来简化分析一下,就能得出更精确的结论。假设收益服从正态分布,那么有68%的可能性获得5%到45%的回报,而有95%的可能性获得-15%到65%的回报。
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