189****9357回答（1）
Evian, CFA2022-06-26 23:08:32
Evian, CFAヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ你好同学，
在数量第四个章节“Common Probability Distributions”的知识点“Normal Distribution”
需要掌握，因为考纲上有，原版书课后题也有。算比较难的知识点，考试出题频率较低，可以在有限时间先掌握其他知识点，空出时间再看这个知识点及先关题目
题目链接“https://www.gfedu.cn/home/#/exam/single/q51065/”
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Normal Distribution，我在这节的讲义上没有找到对应的知识点呢
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知识点在过去3年考试中没有反馈考过，所以讲义没有体现
以下是multivariate distribution的讲义，只有一页内容，可以看一下
截图2是相关题目
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解析：
multivariate normal distribution可以理解为多元正态分布，或者高斯分布，
一个正态分布（表示的是一组数据的分布）只要知道“均值和方差”即可以表示出来，
两个正态分布（表示的是两组数据的分布）只要知道“均值和方差”和“他们之间的相关系数”即可以表示出来，结果就是多元正态分布，因为此时涉及了两个分布，之间是有相关性存在的，需要用到相关系数。
所以如解析所示，当两组正态分布的数据容在一起形成一个新的正态分布时，应该是两个均值两个方差和一个相关系数，总共5个参数即可确定这个新的分布。
推广至n组正态分布的数据容在一起形成一个新的正态分布时，应该是：n均值，n方差，(n-1)n/2个相关系数。
(n-1)n/2求法：
n组数据的相关系数ρ有相同的，例如ρ(1,2)和ρ(2,1)，也有不同的，例如ρ(1,2)和ρ(1,3)，一共有多少个不同的ρ应用到呢，ρ表示的是两组数据之间的线性相关程度的量，那么本题相当于n个ρ中抽取2个ρ做组合，nC2=n!/[2!(n-2)!]=[(n-1)n]/2，运用到的是一级基础班数量科目中的贴标签/组合/排列的知识。
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可以理解为多元正态分布，或者高斯分布，如图所示，分布的呈现在维度上提升了，但是相关计算是不要求掌握的
有兴趣了解：https://www.cnblogs.com/bingjianing/p/9117330.html
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