Phân bố đều
James Chen, CMT là một nhà giao dịch lão luyện, cố vấn đầu tư và chiến lược gia thị trường toàn cầu. Ông là tác giả của các cuốn sách về phân tích kỹ thuật và giao dịch ngoại hối do John Wiley and Sons xuất bản và từng là chuyên
Phân bố đều
James Chen, CMT là một nhà giao dịch lão luyện, cố vấn đầu tư và chiến lược gia thị trường toàn cầu. Ông là tác giả của các cuốn sách về phân tích kỹ thuật và giao dịch ngoại hối do John Wiley and Sons xuất bản và từng là chuyên gia khách mời trên CNBC, BloombergTV, Forbes và Reuters cùng các phương tiện truyền thông tài chính khác.
Thomas J Catalano là CFP và Cố vấn đầu tư đã đăng ký với bang Nam Carolina, nơi ông đã thành lập công ty tư vấn tài chính của riêng mình vào năm 2018. Kinh nghiệm của Thomas giúp ông có kiến thức chuyên môn trong nhiều lĩnh vực bao gồm đầu tư, hưu trí, bảo hiểm và lập kế hoạch tài chính.
Trong thống kê, phân phối đồng đều đề cập đến một loại phân phối xác suất trong đó tất cả các kết quả đều có khả năng xảy ra như nhau. Một bộ bài bên trong nó được phân phối đồng đều vì khả năng rút được hình trái tim, câu lạc bộ, viên kim cương , hoặc một quân bích có khả năng như nhau. Đồng xu cũng có phân phối đồng đều vì xác suất xuất hiện mặt ngửa hoặc mặt sấp trong một lần tung đồng xu là như nhau.
Sự phân bố đều có thể được hình dung dưới dạng một đường thẳng nằm ngang, vì vậy, đối với việc tung đồng xu ra mặt ngửa hoặc mặt sấp, cả hai đều có xác suất p = 0,50 và sẽ được mô tả bằng một đường từ trục y tại 0,50.
p>
Tìm hiểu phân phối đồng đều
Có hai loại phân phối thống nhất: rời rạc và liên tục. Các kết quả có thể xảy ra khi tung một con súc sắc là một ví dụ về phân bố đều rời rạc: có thể tung một con súc sắc 1, 2, 3, 4, 5 hoặc 6, nhưng không thể tung một con súc sắc 2,3, 4,7 hoặc 5,5. Do đó, việc tung xúc xắc tạo ra một phân phối rời rạc với p = 1/6 cho mỗi kết quả. Chỉ có 6 giá trị có thể trả về và không có giá trị nào ở giữa.
Các kết quả được biểu thị từ việc tung một con xúc xắc sẽ đồng nhất một cách riêng biệt, trong khi các kết quả được biểu thị (trung bình) từ việc tung hai hoặc nhiều con xúc xắc sẽ được phân phối chuẩn.
Một số bản phân phối đồng nhất là liên tục thay vì rời rạc. Một trình tạo số ngẫu nhiên được lý tưởng hóa sẽ được coi là một phân phối đồng đều liên tục. Với kiểu phân phối này, mọi điểm trong phạm vi liên tục từ 0,0 đến 1,0 đều có cơ hội xuất hiện như nhau, nhưng có vô số điểm trong khoảng từ 0,0 đến 1,0.
Có một số cách phân phối liên tục quan trọng khác, chẳng hạn như phân phối chuẩn, chi-square và t-phân phối của học sinh.
Ngoài ra còn có một số chức năng tạo dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu được liên kết với các bản phân phối để giúp hiểu các biến và phương saiphương sai trong một tập dữ liệu. Các hàm này bao gồm hàm mật độ xác suất, mật độ tích lũy và hàm tạo thời điểm.
Trực quan hóa phân phối đồng nhất
Phân phối là một cách đơn giản để trực quan hóa một tập hợp dữ liệu. Nó có thể được hiển thị dưới dạng biểu đồ hoặc trong danh sách, cho biết giá trị nào của biến ngẫu nhiên có cơ hội xảy ra thấp hơn hoặc cao hơn. Có nhiều loại phân phối xác suất khác nhau và phân phối đồng đều có lẽ là loại đơn giản nhất trong số đó.
Dưới phân phối đồng đều, mỗi giá trị trong tập hợp các giá trị có thể có cùng khả năng xảy ra. Khi được hiển thị dưới dạng thanh hoặc biểu đồ đường, phân phối này có cùng chiều cao cho mỗi kết quả tiềm năng. Theo cách này, nó có thể trông giống như một hình chữ nhật và do đó đôi khi được mô tả là phân bố hình chữ nhật. Nếu bạn nghĩ về khả năng rút được một quân cụ thể từ một bộ bài, thì có một cơ hội ngẫu nhiên nhưng bằng nhau để rút được một trái tim cũng như để rút được một quân bích—tức là 1/4 hoặc 25%.
Việc tung một con xúc xắc mang lại một trong sáu số: 1, 2, 3, 4, 5 hoặc 6. Vì chỉ có 6 kết quả có thể xảy ra nên xác suất bạn rơi vào bất kỳ một trong số đó là 16,67% ( 1/6). Khi được vẽ trên biểu đồ, phân phối được biểu thị dưới dạng một đường nằm ngang, với mỗi kết quả có thể xảy ra được ghi lại trên trục x, tại điểm xác suất cố định dọc theo trục y.
Phân phối đều so với Phân phối bình thường
Phân phối xác suất giúp bạn quyết định xác suất của một sự kiện trong tương lai. Một số phân phối xác suất phổ biến nhất là đồng nhất rời rạc, nhị thức, đồng nhất liên tục, chuẩn và hàm mũ. Có lẽ một trong những cách quen thuộc và được sử dụng rộng rãi nhất là phân phối chuẩn, thường được mô tả dưới dạng đường cong hình chuông.
Phân phối bình thường cho biết cách dữ liệu liên tục được phân phối và khẳng định rằng hầu hết dữ liệu tập trung vào giá trị trung bình hoặc trung bình . Trong phân phối chuẩn, diện tích dưới đường cong bằng 1 và 68,27% của tất cả dữ liệu nằm trong 1 độ lệch chuẩn—mức độ phân tán của các số—so với giá trị trung bình; 95,45% tất cả dữ liệu nằm trong 2 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình và khoảng 99,73% tất cả dữ liệu nằm trong 3 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình. Khi dữ liệu di chuyển ra khỏi giá trị trung bình, tần suất của dữ liệu xảy ra giảm.
Phân phối đồng đều rời rạc cho thấy rằng các biến trong một phạm vi có cùng xác suất xảy ra. Không có biến thể nào trong kết quả có thể xảy ra và dữ liệu rời rạc, thay vì liên tục. Hình dạng của nó giống hình chữ nhật chứ không phải hình chuông của phân phối bình thường. Tuy nhiên, giống như phân phối chuẩn, diện tích bên dưới biểu đồ bằng 1.
Ví dụ về phân phối đồng đều
Có 52 quân bài trong một cỗ bài truyền thống. Trong đó có bốn bộ: trái tim, kim cương, chùy và bích. Mỗi bộ chứa một A, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, J, Q, K và 2 joker. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ loại bỏ quân joker và quân bài mặt trong ví dụ này, chỉ tập trung vào quân bài số được sao chép trong mỗi bộ. Kết quả là chúng ta còn lại 40 thẻ, một bộ dữ liệu rời rạc.
Giả sử bạn muốn biết xác suất rút được 2 trái tim từ bộ bài đã sửa đổi. Xác suất rút được 2 trái tim là 1/40 hoặc 2,5%. Mỗi thẻ là duy nhất; do đó, khả năng bạn rút được bất kỳ quân bài nào trong bộ bài là như nhau.
Bây giờ, hãy xem xét khả năng rút được một trái tim từ bộ bài. Xác suất cao hơn đáng kể. Tại sao? Bây giờ chúng tôi chỉ quan tâm đến các bộ đồ trong bộ bài. Vì chỉ có bốn bộ quần áo nên việc kéo một trái tim mang lại xác suất là 1/4 hoặc 25%.
Câu hỏi thường gặp về phân phối thống nhất
Phân phối đồng đều là phân phối xác suất khẳng định rằng các kết quả của một tập hợp dữ liệu rời rạc có cùng xác suất.
Công thức cho một phân bố đều rời rạc là
P
x
=
1
N
ở đâu:
P
x
=
Xác suất của một giá trị rời rạc
N
=
Số lượng giá trị trong phạm vi
started{aligned}
=< span>n
1
ở đâu:
Px
=Xác suất của một giá trị rời rạc
n=Số của giá trị trong phạm vi
Giống như ví dụ về con súc sắc, mỗi mặt chứa một số nguyên duy nhất. Xác suất để lăn xúc xắc và nhận được một số bất kỳ là 1/6, hay 16,67%.
Bình thường cho biết cách phân phối dữ liệu về giá trị trung bình. Dữ liệu bình thường cho thấy xác suất của một biến xảy ra xung quanh giá trị trung bình hoặc trung tâm là cao hơn. Bạn càng di chuyển xa khỏi mức trung bình này càng ít điểm dữ liệu, nghĩa là xác suất của một biến xảy ra ở xa mức trung bình càng thấp. Xác suất không đồng nhất với dữ liệu bình thường, trong khi nó không đổi với phân phối đồng đều. Do đó, phân phối đồng đều là không bình thường.
Dự kiến rằng một phân phối đồng đều sẽ dẫn đến tất cả các kết quả có thể có cùng xác suất. Xác suất của một biến là như nhau đối với một biến khác.
Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia. “Dữ liệu thông thường nghĩa là gì?” Truy cập ngày 2 tháng 4 năm 2021.
Công cụ
Công cụ
Quản lý danh mục đầu tư
Quản lý rủi ro
Công cụ
Các tỷ số tài chính
Phân bố đều
James Chen, CMT là một nhà giao dịch lão luyện, cố vấn đầu tư và chiến lược gia thị trường toàn cầu. Ông là tác giả của các cuốn sách về phân tích kỹ thuật và giao dịch ngoại hối do John Wiley and Sons xuất bản và từng là chuyên
