Ką reiškia daugiašalis paskirstymas?
Kas yra daugiatautis pasiskirstymas?
Daugiašalis pasiskirstymas yra tokio tipo tikimybių pasiskirstymas naudojamas finansuose, siekiant nustatyti tokius dalykus kaip tikimybė, apie kurią įmonė praneš geresnių pajamų nei tikėtasi o konkurentai praneša apie nuviliančias pajamas. Šis terminas apibūdina eksperimentų, susijusių su nepriklausomais įvykiais, turinčiais du ar daugiau galimų apibrėžtų rezultatų, rezultatų apskaičiavimą. Plačiau žinomas binominis pasiskirstymas yra ypatingas daugiabalsio paskirstymo tipas, kai galimi tik du rezultatai, pvz., teisingi/klaidingi arba galvos/uodegos.
Finansų srityje analitikai naudoja daugialypį pasiskirstymą, kad įvertintų tam tikro rezultatų įvykimo tikimybę.
Pagrindiniai išsinešimai
- Daugiapakopis paskirstymas naudojamas finansuose, siekiant įvertinti tam tikro rezultatų rinkinio tikimybę kaip tikimybė, kad įmonė praneš apie geresnius nei tikėtasi pelnus, o jos konkurentai-nusivylę pajamos.
- Tai tikimybių pasiskirstymas, naudojamas eksperimentuose su dviem ar daugiau kintamųjų.
- Yra įvairių rūšių daugialypis pasiskirstymas, įskaitant dvinarį, kuris apima eksperimentus tik su dviem kintamaisiais.
- Daugiabriaunis pasiskirstymas yra plačiai naudojamas moksle ir finansuose, siekiant įvertinti tam tikro rezultatų rinkinio tikimybę.
Daugiabriaunio pasiskirstymo supratimas
Daugiabriaunis paskirstymas taikomas eksperimentams, kurių metu yra įvykdytos šios sąlygos:
- Eksperimentas susideda iš pakartotinių bandymų, pavyzdžiui, penkių, o ne vieno metimo kaulų.
- Kiekvienas bandymas turi būti nepriklausomas nuo kitų. Pavyzdžiui, jei metate du kauliukus, vieno metimo rezultatas neturi įtakos kito kauliuko rezultatui.
- Kiekvieno eksperimento rezultato tikimybė turi būti vienoda. Pvz., Jei naudojamas teisingas šešiapusis kauliukas, tada kiekvienam metimui turi būti viena iš šešių tikimybių, kad kiekvienas skaičius bus pateiktas.
- Kiekvienas bandymas turi duoti konkretų rezultatą, pavyzdžiui, skaičių nuo dviejų iki 12, jei mesti du šešių pusių kauliukus.
Apsistoję su kauliukais, tarkime, atliksime eksperimentą, kurio metu 500 metimų mesme du kauliukus. Mūsų tikslas yra apskaičiuoti tikimybę, kad per 500 bandymų bus gauti šie rezultatai:
- 15% bandymų rezultatas bus „2“;
- 12% bandymų rezultatas bus „5“;
- 17% bandymų rezultatas bus „7“; ir
- 20% bandymų rezultatas bus „11“.
Daugiabriaunis pasiskirstymas leistų mums apskaičiuoti tikimybę, kad įvyks aukščiau minėtas rezultatų derinys. Nors šie skaičiai buvo pasirinkti savavališkai, tos pačios rūšies analizė gali būti atliekama prasmingiems eksperimentams mokslo, investicijų ir kitose srityse.
Realus daugianomio paskirstymo pavyzdys
Investuodamas portfelio valdytojas arba finansų analitikas gali naudoti daugialypį paskirstymą, kad įvertintų (a) mažas dangtelis indeksas pranoksta a didelio dangtelio indeksas 70 proc. indeksai turintys tą pačią (arba apytikslę) grąžą 5% laiko.
Pagal šį scenarijų bandymas gali vykti per visus prekybos dienų metus, naudojant rinkos duomenis rezultatams įvertinti. Jei šių rezultatų tikimybė yra pakankamai didelė, investuotojui gali kilti pagunda padaryti antsvorio investicijos į mažos kapitalizacijos indeksą.