已知t分布的方差如何求解VaR

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 21:58:54
已知t分布的方差如何求解VaR
《概率论题目求解》已知随机变量X服从自由度为n的t分布,则随机变量X方的服从的分布是?...

明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所以平方后,分子是

概率论,如何求得几何分布的数学期望和方差.

再答:完全根据定义来推导,中间利用求和技巧,就能顺利求出再答:不知道我表达清楚了没有,若有疑问请追问哦再问:问下。哪几个标准正态分布的结果是要记住的?再答:我只记得住正太,卡方,指数,平均的均值,有的

matlab用var函数算出的方差和标准差求解释~

这个你具体打开help,分别搜var和std函数就行了,help里边说的很明白很详细,一看就懂.我这里稍微做一下解释:v1=var(x)V=var(X)returnsthevarianceofXfor

Var(x)是方差,D(x)也是方差,二者的区别是什么?

没有区别,相等的.两种表达方式.

二项分布 几何分布的期望 方差公式?

二项分布b(n,p)期望np方差np(1-p)几何分布G(p)期望1/p方差(1-p)/(pXp)

求解这个方差 Var(XY)=?

var(XY)=var(X)*varYy)+E(X)^2*var(Y)+E(Y)^2*var(X)

根据garch(1,1)模型写出条件方差方程后怎样计算VAR,用的是t分布,自由度为5.410410,这个分位数怎么算

garch求的是时变的波动率西格玛,你这个时变得西格玛带入到Var的计算公式里面求出来VaR就可以了!分布的选取看你的这组数据服从的分布,通常用正态分布,但是有尖峰厚尾的时候可以用一些后尾分布代替,如

关于大学概率中各种分布的数学期望和方差求解

数学期望为4,方差为16/120(均匀分布公式)题目二,=2是卡方分布快采纳,否则懒得教你

泊松分布的期望和方差分别是什么公式,如果已知入的值,如何求P(X=0)?

X~P(λ)期望E(X)=λ方差D(X)=λ利用泊松分布公式P(x=k)=e^(-λ)*λ^k/k!可知P(X=0)=e^(-λ)再问:那么P(X>1)之类的怎么求呢??再答:可以用积分来求,不知道你

方差是var(X) 还是var(Xi)

var(X)再问:中心极限定理中的var(Xi)=方差的平方是什么意思再答:var(Xi)是样本的平方差var(X)是总体的平方差

VAR如何确定Cholesky 分解的顺序

.这个问题问的.你还是没有把你的hands弄dirty.其实吧,你用笔草稿纸上那么一比划,就很清楚了.Cholesky分解成两个上下半角矩阵,关键在于,VAR里有一个变量能被保留下来,不是么?其他的全

自由度为n的卡方分布,t分布,F(m,n)分布的期望和方差是多少

卡方分布:E(X)=n,D(X)=2nt分布:E(X)=0(n>1),D(X)=n/(n-2)(n>2)F(m,n)分布:E(X)=n/(n-2)(n>2)D(X)=[2n^2*(m+n-2)]/[m

var的数学函数var(a)怎么计算呀?一个常数的方差是不是零呀?

var(a)=E{a-E(a)}²------随机变量的方差英文:varance随机变量方差的几何意义是什么?物理意义是什么?二阶中心距,也叫作方差,它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的

t分布,x平方分布,F分布的期望值和方差分别是多少

t分布:t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>2)x平方分布X^2(n)mu=n,sigma^2=2nF分布F(m,n),mu=n/(n-2),sigma^2=2n^2(n+m-2)/

请问这道概率论大数定律题目(见图片)求解过程中,期望E与方差Var的求解是怎样的?它们分别怎么算出来的

EXk=(1/2)*(Lnk)^(1/2)+(1/2)*[-(Lnk)^(1/2)]=0Var(Xk)=(1/2)*[(Lnk)^(1/2)-0]^2)+(1/2)*[-(Lnk)^(1/2)-0]^

卡方分布的方差为2n 如何证明?

设X服从N(0,1),我们计算D(X^2),即证明D(卡方(1))=2(1)用平方关系来算,D(X^2)=E(X^4)-[E(X^2)]^2得先算E(X^4)设f(x)是N(0,1)的密度函数,求E(

二项分布方差如何求,就是那种先让你求分布列,再计算方差的题的方差怎么求

由于没有具体例子,只给你思路,这种题你只要将二项分布求出来,而后根据方差定义,求出分布列的均值,然后直接套用方差定义式就行了,再问:分布列均值怎么求再答:比如说,一个二项分布,其为1的概率为0.8,为

已知随机变量X的概率分布列如下所示,则他的方差是

E(X)=1*0.4+3*0.1+5*0.5=3.2;E(X^2)=1*0.4+9*0.1+25*0.5=13.8;D(X)=E(X^2)-E(X)^2=13.8-3.2*3.2=3.56.

几何分布的方差如何证明

Eξ=1/p,Dξ=(1-p)/p^2Dξ=E(ξ^2)-(Eξ)^2E(ξ^2)=p+2^2*qp+3^2*q^2*p+……+k^2*q^(k-1)*p+……=p(1+2^2*q+3^2*q^2+…