bessy2019-08-29 09:58:06
有个问题搞不懂:T分布,相比于正态分布,是低峰肥尾!那么这里又出现一个高峰肥尾! 那么到底是低峰了肥尾?还是高峰了肥尾? 低峰肥尾和高峰肥尾如果真的都存在,两者什么区别和联系呢? 烦请帮忙详细解答!谢谢
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Evian, CFA2019-08-29 10:33:06
詹同学你好,
t学生分布和正态分布比较时,他们的方差是不同的,所以此时的T分布是低峰肥尾。
而在你的截图里,此时相比于正太分布,这个高峰瘦尾分布也是正确的。在这种情况下:
为什么高峰等价于肥尾呢?这里有一个前提条件,所要研究的分布与正态分布的方差相同(截图汇最后有一个“same variance”信息),即两组数据通过方差衡量出的离散程度相同。若所要研究的分布为高峰,说明这组数据在靠近均值的部分数据多,分布比较集中。为了保证总体的离散程度相同,则在远离均值的地方分布必须比较松散,即极值出现的可能性比较高,所以会出现“肥尾”的现象。
同理,当所研究的分布与正态分布的方差相同时,如果所要研究的分布为低峰,说明靠近均值的部分数据少,分布比较松散。为了保证总体的离散程度相同,则在远离均值的地方分布必须比较紧密,即极值出现的可能性要比较低,所以会出现“瘦尾”的现象。
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老师,其他的我懂了,但是关于正态分布和T分布,不考虑方差了现在,那么T分别为什么低峰肥尾呢?
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嗯嗯,那为什么T分布的形状就是低峰➕肥尾呢,不是低峰➕瘦尾,哦哦,我好像突然知道答案了,因为T分布样本容量不够大,所以有极端值出现的可能性大,所以尾巴更肥。等样本容量够了,就恢复正态分布了。
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也可以说,T分布的outcomes比较松散,因为样本容量不够,所以整体形态上“又矮又胖”。
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你真棒!t分布和正太分布的区别是可以从样本容量n来解释的,随着样本容量的增大,t分布将无限趋近于正太分布
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