mba十日读读书笔记(mba十日读pdf)

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本文节选自《mba十日读读书笔记》

“平均事件”这一概念相当含糊。在应用举例中其定义延伸到可包括任何一大组的数据。为什么?因为正态分布易于使用，且和实际生活中的情况又极其相似。市场变化不定造成股票价格浮动，最终导致或盘或亏的回报结果。回报可以被认为是市场变化的“平均”值。正如任何事情都可以用具有平均性来解释一样，正态分布的实用性亦如此。正态曲线的名量钟形曲线可用两个名词

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来描述，即中项mean，均值)和标准(StandardDeviation，人简称SD)。中项(ul)是曲线的中心部分，通称这个中项为均值。均值是用数据加在一起的总和除以数据点。标准差(oa)是衡量偏离均值的宽罕程度。见图5.13。在概率论概念中，这两个名词是非常重要的。由凡GT3>02>UT1均值图5.13不同标准差曲线的概率密度分布

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函数其他用得较少的衡量一组数据均值的方法还有“中值”(nmedian)，即按数字大小排列后的中间项数值，以及“众数值”(mode)，即一组数据中出现频率最高的数。和二项式分布一样，曲线下代表所有出现结果的可能之和为100%。正态分布晶线特别的地方在于，对于任何已知的偏离均值、中心的标准关，尽管正态分布的形状不同，但事件的概率相同。

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