金融数据分析(四)-------矩,偏度,峰度
(1)矩
(2)--偏度+峰度
原文链接: 「量学堂-12」统计动差:偏度和峰度
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1569732797373513&wfr=spider&for=pc
我们把非对称形态的分布称为偏态分布(相对于正态分布而言)。假设这里讨论的分布都是以平均值为0做前提条件,那么存在一种分布,分布曲线上的点由大量的小值正数与少量的大值负数组成,我们称之为正偏态,反之则为负偏态。进一步地我们通过图形化观察一下他们的差异:
通过上图可以发现:正偏态分布曲线右侧存在着长尾,而负偏态则出现在左侧。正态分布的偏度>0,负偏态分布的偏度<0,对称分布的偏度=0。
此外,正偏态分布有以下特性:众数 < 中位数 < 平均数;对于负偏态单峰分布则恰恰相反,众数 > 中位数 > 平均数。在对称分布中,三值相等。
下面我们正式给出偏度的计算公式为:
公式中的 n 为数据样本总数,μ 是算数平均值,σ 是标准差。偏度的正负号揭示了刚才讲的偏态方向。
一些时候,我们的数据样本呈现出来的偏态并不明显,但我们仍可以通过计算得出结论。我们来看一个具体的例子,数据样本是2012年至2014年标普500的日收益率。让我们来计算一下偏度、均值和中位数。
峰度
峰度用于描述一个分布曲线形态的陡缓程度,通常以正态分布曲线的峰度为参照标准,来观察波峰是更“尖”还是更“平”。我们称正态分布曲线的峰度为常峰度,所有正态分布曲线(无论均值和方差为何值)峰度均为3。峰度大于常峰度的分布叫做尖峰分布(峰度 > 3),它拥有更陡峭的波峰和更厚的尾部,反之亦然,平峰分布拥有更平的波峰和更薄的尾部。
然而,一些工具将分布曲线的超额峰度(峰度减去常峰度3)定义为峰度,这样做的目的是让正态分布的峰度重新定义为0,便于分析比较,如Python的Scipy库就是这样处理的。相比于正态分布,尖峰分布会以更大的降幅速率(下图蓝线的斜率)远离平均值。
金融数据分析(四)-------矩,偏度,峰度相关推荐
- 数据分析报告——经典统计量的描述性分析:平均数方差、偏度峰度
描述性分析 一.数据报告 二.变量说明表 三.统计量描述 位置的度量 1. 平均数 2. 中位数和分位数 3. 两者的对比 4. 最大值和最小值 变异程度的度量 1. 方差和标准差 2. 极差和四分位 ...
- 《金融数据分析导论:基于R语言》习题答案(第一章)
<金融数据分析导论:基于R语言>是芝加哥大学的教授Ruey S.Tsay所著,李洪成.尚秀芬.郝瑞丽翻译,机械工业出版社出版,是一本学习R语言和金融数据分析的很好的参考书籍. ** 注 ...
- matlab如何测两点的角度_【邢不行|量化小讲堂系列01-Python量化入门】如何快速上手使用Python进行金融数据分析...
引言: 邢不行的系列帖子"量化小讲堂",通过实际案例教初学者使用python进行量化投资,了解行业研究方向,希望能对大家有帮助. [历史文章汇总]请点击此处 [必读文章]: [邢不 ...
- 金融数据分析之公司年报会计师事务所信息批量提取
金融数据分析之PDF年报中词频率统计 阅读本文之前可以看浏览一下上面这篇文章,对大数据分析和年报处理有一个大概的了解. 目录 一.前言 二.需求分析 三.数据特征分析 四.代码实现 五.提取结果示列 ...
- Python金融数据分析入门到实战-视频课程
大家好!很荣幸能够在CSDN上和各位同学分享这门课程. 本课程的核心为Python金融数据的分析,首先课程提取了数据分析工具NumPy.Pandas及可视化工具Matplotlib的关键点进行详细讲解 ...
- 【数量技术宅|金融数据分析系列分享】为什么中证500(IC)是最适合长期做多的指数
数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程 欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学,点击下方链接报名: 量化投资速成营(入门课程) Python股票量化投资 Python期货量化投资 Python数 ...
- python金融编程入门_【量化小讲堂- Python、pandas技巧系列】如何快速上手使用Python进行金融数据分析...
如何快速上手使用Python进行金融数据分析 引言: 本系列帖子"量化小讲堂",通过实际案例教初学者使用python.pandas进行金融数据处理,希望能对大家有帮助. [必读文章 ...
- 金融数据分析之PDF年报中词频率统计
目录 一.前言 二.词频统计概述 三.词频率统计技术路线 四.具体实现 >>>环境搭建 >>>代码实现 五.分词测试结果 六.致谢 一.前言 近年来,大数据金融越来 ...
- 阿里天池--金融数据分析赛题1:银行客户认购产品预测
赛题简介 银行客户认购产品预测 赛题以银行产品认购预测为背景,想让你来预测下客户是否会购买银行的产品.在和客户沟通的过程中,我们记录了和客户联系的次数,上一次联系的时长,上一次联系的时间间隔,同时在银 ...
最新文章
- 八、pyqt5按钮类控件——QPushButton、QRadioButton、QCheckBox
- iphone双卡_内部消息:iPhone 12不支持双卡5G,但国行问题不大|iphone|国行|手机|高通|骁龙...
- UI- UIView控件知识点回顾
- SQL Server 触发器--备忘
- 持续集成(CI)- 几种测试的区别(摘录)
- 如何清理驱动人生的新闻弹窗
- SQL数据分析常用案例总结
- [问题已处理]- kubernetes报错error creating overlay mount to xx merged- no such file or directory
- 空间数据挖掘与空间大数据的探索与思考(三)
- Accidental override: The following declarations have the same JVM signature (getWindow()Landroid/vie
- 微信小程序 springboot农产品在线商城系统java 助农电商
- excel计算加权平均方法
- 深析 | 手机摄像产业趋势—多摄/TOF/高倍变焦或成行业新风口
- 2019年度暨大一学年个人总结—李兆龙
- ORA-02292: 违反完整约束条件 (***.FK_****) - 已找到子记录
- 狄利克雷分布的matlab代码实现和R语言函数调用
- html 点击展开显示全部,多行溢出省略号显示及点击展开(css/js)实现!
- 判断一个三角形是否成立及其形状
- 51实现微信蹦一蹦外挂demo
- 剑侠情缘三显示连接服务器超时,剑侠情缘手游进不去怎么办?重连黑屏解决办法攻略...
热门文章
- Unity接入安卓sdk查看应用内存占用
- nodejs原生模块简介
- 如何在使用新技术前评估其浏览器兼容性
- 《团队项目开发之三对一维环形数组的求解》
- 转载知乎上的一篇:“ 面向对象编程的弊端是什么?”
- SqlServer时间函数的使用例子整理
- float向u8和s8的转换
- osi七层网络层_OSI层速成课程
- 用欧几里得算法求最大公约数_欧几里得算法:GCD(最大公约数),用C ++和Java示例解释...
- keras神经网络回归预测_如何使用Keras建立您的第一个神经网络来预测房价