Ano ang isang Posible Fensity Function (PDF)?
Ang pag-andar ng posibilidad ng density (PDF) ay isang expression na pang-istatistika na tumutukoy sa isang pamamahagi ng posibilidad (ang posibilidad ng isang kinalabasan) para sa isang discrete random variable (halimbawa, isang stock o ETF) kumpara sa isang patuloy na random variable. Ang pagkakaiba sa pagitan ng isang discrete random variable ay maaari mong makilala ang isang eksaktong halaga ng variable. Halimbawa, ang halaga para sa variable, halimbawa, isang presyo ng stock, ay pupunta lamang ng dalawang puntos na perpekto na lampas sa desimal (hal. 52.55), habang ang isang patuloy na variable ay maaaring magkaroon ng isang walang hanggan bilang ng mga halaga (hal. 52.5572389658…).
Kapag ang PDF ay graphic na nakalarawan, ang lugar sa ilalim ng curve ay magpapahiwatig ng agwat kung saan mahuhulog ang variable. Ang kabuuang lugar sa agwat ng graph na ito ay katumbas ng posibilidad ng isang discrete random variable na nagaganap. Mas tiyak, dahil ang ganap na posibilidad ng isang patuloy na random variable na pagkuha sa anumang tiyak na halaga ay zero dahil sa walang hanggan na hanay ng mga posibleng mga halaga na magagamit, ang halaga ng isang PDF ay maaaring magamit upang matukoy ang posibilidad ng isang random variable na bumabagsak sa loob ng isang tiyak na saklaw ng mga halaga.
Mga Key Takeaways
- Ang Posibilidad ng Density Function ay isang istatistikal na panukat na ginamit upang sukatin ang malamang na kinahinatnan ng isang discrete na halaga, halimbawa, ang presyo ng isang stock o ETF.PDFs ay naka-plot sa isang graph na karaniwang kahawig ng isang curve ng kampanilya, na may posibilidad ng mga kinalabasan na nakahiga sa ilalim ng curve Ang isang discrete variable ay maaaring masukat nang eksakto, habang ang isang patuloy na variable ay maaaring magkaroon ng walang hanggan na mga halaga.PDF ay maaaring magamit upang masukat ang potensyal na peligro / gantimpala ng kabilang ang isang partikular na seguridad / pondo sa isang portfolio.
Ang Mga Pangunahing Kaalaman sa Kakayahang Density Function (PDF)
Ginagamit ang mga PDF upang sukatin ang panganib ng isang partikular na seguridad, tulad ng isang indibidwal na stock o ETF. Karaniwang inilalarawan ang mga ito sa isang graph, na may isang normal na curve ng kampanilya na nagpapahiwatig ng panganib sa neutral na merkado, at isang kampanilya sa alinman sa dulo na nagpapahiwatig ng mas malaki o mas mababang panganib / gantimpala. Ang isang kampanilya sa kanang bahagi ng curve ay nagmumungkahi ng higit na gantimpala, ngunit may mas kaunting posibilidad, habang ang isang kampanilya sa kaliwa ay nagpapahiwatig ng mas mababang panganib at mas mababang gantimpala.
Ang mga namumuhunan ay dapat gumamit ng mga PDF bilang isa sa maraming mga tool upang makalkula ang pangkalahatang panganib / gantimpala sa paglalaro sa kanilang mga portfolio.
Isang halimbawa ng Function ng Density Function (PDF)
Tulad ng ipinahiwatig dati, ang mga PDF ay isang visual na tool na inilalarawan sa isang graph batay sa data ng makasaysayang. Ang isang neutral na PDF ay ang pinaka-pangkaraniwang visualization, kung saan ang panganib ay pantay na gantimpala sa isang spectrum. Ang isang taong handang kumuha ng limitadong peligro ay hahanapin lamang na asahan ang isang limitadong pagbabalik at mahuhulog sa kaliwang bahagi ng curve ng kampanilya sa ibaba. Ang isang mamumuhunan na nais na kumuha ng mas mataas na peligro na naghahanap ng mas mataas na mga gantimpala ay nasa kanang bahagi ng curve ng kampanilya. Karamihan sa atin, naghahanap ng average na pagbabalik at average na panganib ay nasa gitna ng curve ng kampanilya.
