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正态分布

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正态分布考点解析

所属考试:基金从业
所属科目:证券投资基金基础知识
考点标签: 了解
所属章节:第6章 投资管理基础/第四节 常用描述性统计概念/正态分布
所属版本:2024

正态分布介绍

正态分布

正态分布图中间高两边低,由中间(X=μ)向两边递减,并且分布左右对称,是一条光滑的“钟形曲线”。

(1)距离均值越近,数值越集中;距离均值越远,数值越稀疏。这意味着正态分布出现极端值的概率很低,而出现均值附近的数值的概率非常大。

(2)图像越瘦,集中在均值附近的程度越大。

专题更新时间:2024/11/20 09:21:17
正态分布的特征是怎样的

正态分布的特征是怎样的

正态分布正态分布图中间高两边低,由中间(X=μ)向两边递减,并且分布左右对称,是一条光滑的“钟形曲线”。(1)距离均值越近,数值越集中;距离均值越远,数值越稀疏。这意味着正态分布出现极端值的概率很低,
2023-12-13 浏览:77
什么是正态分布的特征

什么是正态分布的特征

正态分布正态分布图中间高两边低,由中间(X=μ)向两边递减,并且分布左右对称,是一条光滑的“钟形曲线”。(1)距离均值越近,数值越集中;距离均值越远,数值越稀疏。这意味着正态分布出现极端值的概率很低,
2023-12-13 浏览:73
正态分布的特征是什么

正态分布的特征是什么

正态分布正态分布图中间高两边低,由中间(X=μ)向两边递减,并且分布左右对称,是一条光滑的“钟形曲线”。(1)距离均值越近,数值越集中;距离均值越远,数值越稀疏。这意味着正态分布出现极端值的概率很低,
2023-12-13 浏览:48
正态分布的特征有哪几个?

正态分布的特征有哪几个?

正态分布正态分布图中间高两边低,由中间(X=μ)向两边递减,并且分布左右对称,是一条光滑的“钟形曲线”。(1)距离均值越近,数值越集中;距离均值越远,数值越稀疏。这意味着正态分布出现极端值的概率很低,
2023-12-13 浏览:41
正态分布的特征概念

正态分布的特征概念

正态分布正态分布图中间高两边低,由中间(X=μ)向两边递减,并且分布左右对称,是一条光滑的“钟形曲线”。(1)距离均值越近,数值越集中;距离均值越远,数值越稀疏。这意味着正态分布出现极端值的概率很低,
2023-12-13 浏览:41

正态分布考点试题

单选题 1.某混合基金的月平均净值增长率为3%,标准差为4%。在标准正态分布下,该基金月底净值增长率处于-1%~+7%的概率为(  );在95%的概率下,月度净值增长率区间为(  )。
A . 33%;-5%~+11%
B . 67%;-5%~+11%
C . 33%;-4%~+10%
D . 67%;-4%~+10%
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单选题 2.以下关于正态分布说法错误的是()
A . 距离均值越近的地方数值越集中
B . 离均值越远的地方数值越集中
C . 正态分布出现极端值的概率很低
D . 图像越“瘦”,正态分布集中在均值附近的程度也越大。
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单选题 3.正态分布密度函数的显著特点是()。
A . 中间低两边高
B . 中间高两边低
C . 向右上方倾斜
D . 向右下方倾斜
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单选题 4.在金融市场上,以股票为例,当没有任何决定性的消息发布的时候,股价走势很多时候呈现出()的特点。
A . 向上游走
B . 随机游走
C . 向下游走
D . S形游走
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单选题 5.某基金管理人统计了某个基金产品100个交易日的每天净值变化基点值△(单位点),并将△从小到大依次排列分别为△(1)~△(100),其中,△(91)~△(100)为15.75,16.34,16.78,16.85,17.12,17.56,18.41,18.57,18.87,18.99,则△的上2.5%分位数为()。
A . 16.78
B . 18.72
C . 16.56
D . 16.34
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大咖讲解:正态分布

赵聪
基金从业
银行从业
原某985高校金融讲师,CFP持证人, 中国工商银行、中信银行、中国人寿保险公司、中泰证券、中国邮政集团等多家机构特聘内训讲师。
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随机变量的相关性-相关系数

相关系数

(1)从资产回报相关性的角度分析两种不同证券表现的联动性

(2)用ρij表示证券i和证券j的收益回报率之间的相关系数

相关系数ρij总处于+1和-1之间,亦即|ρij|≤1。

①ρij=1,完全正相关,表示两种资产完全同步变化

②ρij=0,零相关,表示两种资产的变化之间没有关系

③ρij=-1,完全负相关,表示两种资产完全反向变化

④0<|ρij|<1,这时我们称这两者不完全相关。

⑤当0<ρij<1时,ri与rj正相关,其中一个数值的增加(降低)往往意味着另一个数值的增加(降低);

⑥而当-1<ρij<0时,ri与rj负相关,其中一个数值的增加(降低)往往意味着另一个数值的降低(增加)。

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随机变量与描述性统计量

1、随机变量的定义

(1)能取得多个可能值的数值变量X称为随机变量

(2)如果一个随机变量x最多只能取可数的不同值,则为离散型随机变量;如果x的取值无法一一列出,可以遍取某个区间的任意数值,则为连续型随机变量。

现实意义:A公司发行的普通股股价在未来某一天的收盘价S可以是5元,可以是10元。也可以是 5~10 元的任意一个数值,于是S同样是一个随机变量。

2、随机变量的数字特征与描述性统计量

常用的一些数字特征和它们的描述性统计量有下面四种:期望(均值)、方差与标准差、分位数和中位数。