1樓：風筗承喏
方差：在巨集配概率論和數理統計中，方差（英文variance）用來度量隨機變數。
和其數學期望。
即均值）之間的偏離程度。
正態分佈：正態分佈（normal distribution）又名高斯分佈。
gaussian distribution），是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈腔橡，記為：則其概率密度函式。
為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差。
決定了分佈的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱伍絕旁之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈。
是μ =0,σ 1的正態分佈。
希望幫助到你，望，謝謝~
2樓：0o小手冰冰涼
數學詞彙，你可以搜「方差」和正態分佈。
對數收益率不服從正態分佈的原因
3樓：
摘要。親親，非常榮幸為您解答<>
對數收益率不服從正態分佈的原因主要有以下幾個方面：長尾分佈：對數收益率具有長尾分佈特徵，即大幅度的漲跌發生的概率比正態分佈的**更高。
這是由於金融市場的複雜性和非線性特徵所導致。非獨立同分布：對於一些金融資產，其對數收益率並非獨立同分布，而是存在相關性和異方差性。
這意味著它們的變化在時間和空間上是相互依賴的，不能滿足正態分佈的假設。
對數收益率不服從正態分佈的原因。快。快。
親親，非常榮幸為您解答<>
開正閉瞎心]對數收益率不服從正態分佈的原因主要有以下幾個方面：長尾分佈：對數收益率具有長尾分佈特徵，即大幅度的漲跌發生的概率比正態分佈的**更高。
這是由於金融市場態搭的複雜性和非線性特徵所導致。非舉空獨立同分布：對於一些金融資產，其對數收益率並非獨立同分布，而是存在相關性和異方差性。
這意味著它們的變化在時間和空間上是相互依賴的，不能滿足正態分佈的假設。
親親<>
樣本選擇偏差：金融鬧迅腔市場的資料通常是被人為選擇的樣本，比如只選擇上市公司、市值較大的公液衫司等，這樣容易造成樣本選擇偏差，並且這些偏差也不符合正態分佈的假設。突發事件：
金融市場可能會發生一些突發事件，如自然災害、政治動盪等，這些事件往往會導致**市場瞬間昌知暴漲或**，從而使得對數收益率的分佈不符合正態分佈的假設。綜上所述，儘管正態分佈是金融市場中最常用的假設之一，但對數收益率並不完全服從正態分佈。因此，在分析和**金融市場時，需要考慮收益率分佈的非正態特徵。
收益率呈正態分佈的收益率概率求解~
4樓：網友
，，平均收益10%，則u=10%，標準差。
10%，在（u-σ，之間的概率是，也就是收益率。
在0到20%之間的概率為，因為關於收益率型旅x=10%對稱，所纖租檔以得到小於0%的概率為，同理，20%以毀亂上的概率為。
5樓：未來大空奕
若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈，記為：則其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。 一種概率分佈。正態分佈是具有兩個引數μ和σ2的連續型隨機變數的分佈，第一引數μ是服從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數σ2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n(μ，2 )。
服從正態分佈的隨機變數的概率規律為取與μ鄰近的值的概率大 ，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分佈越集中在μ附近，σ越大，分佈越分散。正態分佈的密度函式的特點是：關於μ對稱，在μ處達到最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點。
它的形狀是中間高兩邊低 ，影象是一條位於x軸上方的鐘形曲線。當μ＝0，σ2 ＝1時，稱為標準正態分佈，記為n（0，1）。μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分佈。
多元正態分佈有很好的性質，例如，多元正態分佈的邊緣分佈仍為正態分佈，它經任何線性變換得到的隨機向量仍為多維正態分佈，特別它的線性組合為一元正態分佈。
正態分佈最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。高斯在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。拉普拉斯和高斯研究了它的性質。
生產與科學實驗中很多隨機變數的概率分佈都可以近似地用正態分佈來描述。例如，在生產條件不變的情況下，產品的強力、抗壓強度、口徑、長度等指標；同一種生物體的身長、體重等指標；同一種種子的重量；測量同一物體的誤差；彈著點沿某一方向的偏差；某個地區的年降水量；以及理想氣體分子的速度分量，等等。一般來說，如果乙個量是由許多微小的獨立隨機因素影響的結果，那麼就可以認為這個量具有正態分佈（見中心極限定理）。
從理論上看，正態分佈具有很多良好的性質 ，許多概率分佈可以用它來近似；還有一些常用的概率分佈是由它直接匯出的，例如對數正態分佈、t分佈、f分佈等。
正態分佈應用最廣泛的連續概率分佈，其特徵是「鍾」形曲線。
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