正態(tài)分布在金融中是否還有應(yīng)用和發(fā)展的必要？答案是肯定的，正態(tài)分布不能完全從金融中推導(dǎo)出來。雖然正態(tài)分布有許多缺陷，但它具有良好的分析性質(zhì)。即使正態(tài)分布在一些地方不是很合理，仍然可以作為參考。如果沒有正

正態(tài)分布在金融中是否還有應(yīng)用和發(fā)展的必要？

答案是肯定的，正態(tài)分布不能完全從金融中推導(dǎo)出來。雖然正態(tài)分布有許多缺陷，但它具有良好的分析性質(zhì)。即使正態(tài)分布在一些地方不是很合理，仍然可以作為參考。如果沒有正態(tài)分布，許多金融模型將無法建立。

正態(tài)分布有什么哲學(xué)意義？

可以說正態(tài)分布是一個非常經(jīng)典的數(shù)學(xué)模型。第一次模擬考試在哲學(xué)上非常重要，即客觀事物的規(guī)律性。首先，它反映了陰陽的變化規(guī)律，以縱軸為界，一陰一陽是明顯的。其次，正態(tài)分布反映了黃金分割的客觀事實。事物總是濃縮到中心。如果我們違背這條規(guī)則走極端，我們將受到自然法的懲罰。第三，它反映了事物發(fā)生的可能性。遵循這一自然規(guī)律，事物就會達(dá)到預(yù)期的效果，反映出事物發(fā)生的必然結(jié)果。反之亦然，小概率事件是不可能或難以發(fā)生的。這就要求人們按照自然規(guī)律行事，否則就會徒勞無功或受到自然的懲罰。

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一般正態(tài)分布怎么轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布？

一般正態(tài)分布的x值減去平均值，再除以它的sigma水平得到的Z值就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布對應(yīng)的x值。然后通過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表計算概率。此時的Z值也是這個概率下一般正態(tài)分布的sigma水平。證明：假設(shè)x~n（μ，σ^2），那么y=（x-μ）/σ~n（0，1）。證明：因為x~n（μ，σ^2），所以p（x）=（2π）^（-1/2）*σ^1）*exp{[-（x-μ）^2]/（2σ^2）}。（注：F（y）是y的分布函數(shù)，F(xiàn)X（x）是x的分布函數(shù)），F(xiàn)（y）=P（y≤y）=P（（x-μ）/σ≤y）=P（x≤σyμ）=FX（σyμ），所以P（y）=F“（y）=F”x（σyμ）*σ=P（σy）μ）*σ=[（2π）^（-1/2）]*e^[-（x^2）/2]。因此，n（0，1）

正態(tài)分布概念及特征？

1、正態(tài)分布的概念：中間高，兩邊低，對稱

以均值為中心，左右完全對稱；兩個參數(shù)，μ，σ；標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，u分布；拐點由醫(yī)學(xué)教育網(wǎng)收集整理；面積分布規(guī)律曲線下，兩側(cè)面積對稱平均值相等，μ±1.96σ，占總面積的95%，μ±2.58σ，占總面積的99%。正態(tài)分布[1]正態(tài)曲線在水平軸上方，平均值最高；

2。它以平均值為中心，左右對稱；

3。均值和標(biāo)準(zhǔn)差兩個參數(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布分別為0和1；

4和1±1.96σ，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的拐點在±1；

5。這個地區(qū)有一定的規(guī)律性。