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2021-02-15 11:08C為什么不對？那到底是fewer還是more呢？ 什么情況下可以假設(shè)方差等于正態(tài)分布的方差？
所屬：CFA Level I > Quantitative Methods 視頻位置 相關(guān)試題
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2個回答
Irene助教
2021-02-15 21:37
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同學(xué)你好
C說得是small deviation from mean是說偏離均值比較近的地方，也就是靠近均值的地方。
高峰說明靠近均值的地方數(shù)據(jù)比較多，所以不是fewer（fewer是幾乎沒有的意思）所以應(yīng)該是more。所以C不對。
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追答
一般沒有特殊的分布說明，都可以假設(shè)方差相等。除非題目中特別說了t分布，這時，方差不一定等于正太分布。
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追問
為什么高峰，靠近mean的就多？按面積來看的話，橫軸mean兩邊各取一點，計算這兩個點與圖形圍成的面積（面積代表數(shù)量的多少），高峰不一定不一定高峰比正態(tài)分布的面積大呀？
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追問
就是不管K是否>3, skewness是否>0，這四種都可以看作variance和normal相等？（還是說這四種都可以假設(shè)互相的方差相等，而不一定等于normal的方差？）那方差相等是不是說明曲線與橫縱坐標圍成的面積相等？方差相等在圖形上如何表現(xiàn)呢？
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Evian, CFA助教
2021-02-18 10:11該回答已被題主采納
為什么高峰等價于肥尾呢？
這里有一個前提條件，所要研究的分布與正態(tài)分布的方差相同（截圖匯最后有一個“same variance”信息），即兩組數(shù)據(jù)通過方差衡量出的離散程度相同。若所要研究的分布為高峰，說明這組數(shù)據(jù)在靠近均值的部分數(shù)據(jù)多，分布比較集中。為了保證總體的離散程度相同，則在遠離均值的地方分布必須比較松散，即極值出現(xiàn)的可能性比較高，所以會出現(xiàn)“肥尾”的現(xiàn)象。
同理，當所研究的分布與正態(tài)分布的方差相同時，如果所要研究的分布為低峰，說明靠近均值的部分數(shù)據(jù)少，分布比較松散。為了保證總體的離散程度相同，則在遠離均值的地方分布必須比較緊密，即極值出現(xiàn)的可能性要比較低，所以會出現(xiàn)“瘦尾”的現(xiàn)象。
高峰肥尾的前提是“高峰”，所以需要峰度值大于3，偏度不一定等于零。
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