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对数分布最新视觉报道_1-20常用对数表(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

对数分布

期末复习：分析化学误差与显著性检验 𐟓š 误差传递通式：R=mAB-pc 加减法：R=mA+nB-pc 乘除法：R=mAxnB 指数运算：R=mm" 对数运算：R=m" 𐟓Š 随机误差：R=SA*+B+c+ 加减法：R=m'sA+n'se'+p-s 乘除法：R=mAxng 指数运算：R=mA" 对数运算：R=mg月 𐟓ˆ 极值误差：R=A+B℃ 最大可能误差：R=AB 𐟓Š 归一化的正态分布线：正态分布相概率勿表（某一区间的测量值或某一范围随机误差现的率） 68.3%（正态分布的3Œ𚩗𔯼‰ 95.4%（正态分布的2Œ𚩗𔯼‰ 99.7%（正态分布的1Œ𚩗𔯼‰ 𐟓Š 平均值的标准偏差：样本平均值的标准偏差：S=平均值的标准偏差总体平均值的标准偏差：S=总体标准偏差 𐟓Š t分布曲线：当测量数据不多时，用t分布来估计测量数据的分散情况用S代替T以引起正态分布的偏离 𐟓Š 置信度：置信度P：在某一t值日测定值在M土s内的根率显著水准：落在此范围外的率 𐟓Š 异常值的取舍： 4d检验法：求出除异常值之外某余数据的平均值示和平均偏差习 T检验法：求出该数据的平均值及标准偏差根据T值判断是否舍弃异常值 𐟓Š Q检验法：排序后，在某组中不加可能异常值求出该数据的平均值及标准偏差根据Q值判断是否舍弃异常值 𐟓Š 显著性检验： T检验法：根据t值判断是否显著 Q检验法：根据Q值判断是否显著 𐟓Š 误差分析：分析化学实验中的误差来源和影响因素计算误差传递通式和随机误差通过置信度和显著性检验评估实验结果 𐟓Š 实验数据处理：统计处理少量实验数据，计算平均值和标准偏差利用正态分布线和t分布曲线分析实验数据的分散情况通过置信度和显著性检验评估实验结果 𐟓Š 实验设计：合理设计实验方案，减少误差和异常值的影响通过误差传递通式和随机误差的计算，优化实验条件利用正态分布线和t分布曲线分析实验数据的分散情况 𐟓Š 实验结果分析：通过置信度和显著性检验评估实验结果找出误差来源和影响因素，提出改进措施总结实验经验和教训，为后续实验提供参考 𐟓Š 实验报告：记录实验过程和结果分析误差来源和影响因素通过置信度和显著性检验评估实验结果提出改进措施和建议 𐟓Š 实验总结：总结实验经验和教训提出改进措施和建议为后续实验提供参考 𐟓Š 实验数据与图表：记录实验数据和图表通过正态分布线和t分布曲线分析实验数据的分散情况通过置信度和显著性检验评估实验结果 𐟓Š 实验设计与优化：合理设计实验方案，减少误差和异常值的影响通过误差传递通式和随机误差的计算，优化实验条件利用正态分布线和t分布曲线分析实验数据的分散情况 𐟓Š 实验结果展示：展示实验过程和结果分析误差来源和影响因素通过置信度和显著性检验评估实验结果提出改进措施和建议 𐟓Š 实验总结与建议：总结实验经验和教训提出改进措施和建议为后续实验提供参考

SPSS常见问题：研究方法选择指南大家好！今天我们来聊聊在SPSS统计分析中常见的一些问题及其解决方法。希望这些建议能帮助你在研究方法的选择上更加得心应手！ 1⃣️ 相关系数选择难题 𐟤” 在问卷研究中，Pearson相关系数是常用的选择。但如果数据严重不服从正态分布，Spearman相关系数可能更适合。 2⃣️ 线性回归 vs 多元有序Logistic回归 𐟓ˆ 选择线性回归还是多元有序Logistic回归，关键在于因变量Y是否服从正态分布。如果Y接近正态分布，优先考虑线性回归；否则，多元有序Logistic回归可能是更好的选择。如果Y的选项较少（如3项），多元有序Logistic回归更合适；选项较多（如5项），线性回归更合适。 3⃣️ 因变量Y不服从正态分布怎么办？𐟓Š 回归分析的前提是因变量Y满足正态分布。如果数据不满足，可以尝试转换（如取对数、开根号）。如果转换后接近正态分布，可以继续使用处理后的数据。另外，分组后使用Logistic回归也是一个选择。 4⃣️ 方差分析时，因变量Y不服从正态分布怎么办？𐟔 方差分析的前提是因变量Y满足正态分布。如果数据接近正态分布，仍可使用方差分析；同时，可以考虑非参数检验。 5⃣️ 方差不齐时怎么办？𐟓‰ 方差分析的前提是方差齐。如果方差不齐，可以考虑非参数检验。 6⃣️ t检验和方差分析的区别是什么？𐟔 t检验和方差分析都能进行差异性对比，但t检验只能对比两组数据的差异，而方差分析可以对比多组数据的差异。希望这些建议能帮助你在论文统计分析中更加游刃有余！如果你觉得有用，不妨点个赞支持一下！更多论文统计分析和学术写作的干货，敬请期待！

统计基础：如何用频数表理解数据分布 1. 𐟓Š 频数表当你有大量的观察值或样本量很大时，制作频数表可以帮助你理解数据的分布规律，并选择合适的统计指标进行计算。频数表的主要指标包括：频数、频率、累积频数和累积频率。集中趋势集中趋势描述了一组数据的平均水平或中心位置。算术均数：适用于单峰且基本对称分布的数据。截尾均数：为了减少极端值的影响，可以将数据排序后去掉两端的极值数据，只计算中间数据的均数（例如5%截尾均数）。加权均数：根据频数表计算均数。几何均数：适用于对数对称分布和等比级数。调和均数：观察值倒数的均数的倒数。分位数：描述样本观察值序列中处于某分位位置的水平。样本例数不多时，两端的分位数不稳定；还用于确定参考值范围，例如百分位数。中位数：适用于任意分布类型的数据，特别是不完全资料（如一或两端开口的资料）。众数：样本数据中出现频次最高的数字，适用于任何分布的数据，特别是单峰对称分布。众数可能不唯一，且不受极端值的影响。对于定序资料，中位数更好，因为众数不考虑变量的次序关系。离散趋势离散趋势描述了个体的变异程度。绝对离散趋势：极差（Range，R）四分位数范围（Inter-Quartile Range，IQR）：稳健的极差替代品方差（variance）和标准差(Standard Deviation) 相对离散趋势：变异系数（Coefficient of Variation, 简记为CV）：S/Mean Mean-centered COV：“变量的比”代替了原始观察值，计算公式为Sum(|比-比的中位数|)/N 或 AAD/比的中位数分布特征分布特征描述了数据的形状和尖峭程度。偏度(Skewness)：指分布不对称的方向和程度（长尾的位置）。峰度(Kurtosis)：指分布图形的尖峭/矮阔程度。

pka越大酸性越强吗 𐟌🠰Ka，也被称为酸度系数或药物的解离常数，是化学和生物化学中一个非常重要的概念。它表示酸将氢离子（质子）转移给水的能力，是一个特定的平衡常数。这个平衡常数是酸解离平衡常数的负对数，用符号pKa表示。 𐟌𑠰Ka值越大，酸的强度越弱；反之，pKa值越小，酸的强度越强。这个值对于理解化合物的酸性或碱性特征至关重要。它不仅影响化合物的活性、水溶性、光谱性质，还在药代动力学和生物化学性质方面扮演着重要角色。例如，在药物化学和药物开发中，精确预测有机化合物的pKa值是非常关键的。 𐟌🠋PA，即液相分析中的关键参数，是一种特殊的指标，用于描述液体中各组分的分布情况。它是液相分析中的一个重要参数，用符号KPA表示。简单来说，KPA可以帮助我们了解液体中各组分的浓度、分布和相互作用等信息。 𐟌𑠋PA值的测定对于液相分析至关重要。它可以帮助我们准确地分析液体样品中的成分，从而为化学、生物、医药等领域的研究提供重要依据。在药物化学和药物开发中，精确预测有机化合物的KPA值是非常关键的。 𐟧ꠥꌥ𘭩€š常使用高效液相色谱法（HPLC）、气相色谱法（GC）等方法来测定物质的KPA值。这些方法各有特点，如HPLC适用于复杂样品的分析，具有高灵敏度、高分辨率和高效性；而GC则适用于挥发性物质的测定。

港大Mfin课程详解𐟓š 𐟎“ Mfin课程概览想要在香港大学攻读Mfin课程？那你需要完成12门6学分的课程，总共72学分。课程结构包括4门基础核心课、4门高级核心课、2门流式核心课和2门选修课。如果某门课程不及格，你可以选择重考或重修。如果是选修课不及格，你可以选择另一门选修课来替代。为了满足毕业要求，整个学习期间的不及格次数不能超过两次，并且累积GPA需要达到2.0或以上。 𐟒ᠨﾧ若𐏨𔴥㫊如果你已经通过了CFA二级或CPA的某些科目，可以免去3门课程（即9万HKD）。专业分支包括Corporate Finance、Financial Engineering和Risk Management。其中，Corporate Finance被认为是最难的，Financial Engineering次之，而Risk Management相对简单。 𐟓š 课程内容解读 Mathematical Techniques in Finance：这门课程主要讲解基础的金融数学。从回顾binomial tree开始，探讨如何用数学逻辑和方法为期权定价。之后，课程涵盖统计和概率知识，如正态分布、对数正态分布和标准正态分布。重点在于Brownian Motion、stochastic differential equation和ito's lemma等金融数学基础。 Financial Statement Analysis and Business Ethical Standards：以基础会计知识为核心，从会计报表的性质、概念和目的讲起，再深入到资产负债表、利润表和现金流量表。之后，课程以金融分析的视角解析资产负债表的各个科目。最后，探讨金融分析时遇到的问题和各种财务比率的应用。 Spreadsheet Modelling in Finance：对于编程基础薄弱的同学来说，这是一门挑战较大的课程。它教授Excel VBA在金融中的应用。从VBA的基础操作讲起，如循环、if条件和Excel单元格的指定等。之后，课程深入到VBA的实际应用，如构建最优投资组合、单因子模型、FF 3因子模型、monte carlo simulation、binomial tree和BSM期权定价等。 𐟒젥𐱨ﻥ馈与建议每节课时长达3-3.5小时，转为线下后无recording容易犯困，因此需要高度集中。对于想从事量化工作的同学来说，课程内容较为量化；对于想做量化研究的人来说，课程内容相对较浅。学习需认真对待，尤其是基础课程。授课型硕士的奖学金相对容易获得。HKU的选课系统不够人性化，建议提前熟悉并提前安排好课表，确保成功选课或退课。商学院学生在小巴上要数好人数以确保有座位。若小巴满员，学校不会为你安排其他交通工具。 𐟓 总结 Mfin课程对想要深入学习金融的学生来说是一个很好的选择。但需注意课程的硬性要求和选课挑战。

高中数学知识点全梳理（手写版） ### 代数 𐟓š 方程与不等式 𐟧𘀥…ƒ线性方程与不等式一元二次方程与不等式高次方程与方程组分式方程与不等式对数与指数方程与不等式函数 𐟎Ÿ𚦜쥇𝦕𐯼ˆ线性、二次、幂、指数、对数）函数的性质（单调性、奇偶性、周期性）函数的图像与变换复合函数与反函数数列与极限 𐟧銧퉥𗮣€等比数列无穷级数与极限连续性与导数的预演几何 𐟓 平面几何直线与圆三角形、多边形的性质与计算相似与相似形的性质坐标几何立体几何立体图形的体积与表面积空间直线与平面的位置关系空间向量基础解析几何直线、圆、椭圆、双曲线、抛物线的方程与性质极坐标、参数方程的应用三角函数 𐟌 三角比与三角恒等式三角函数的性质三角方程与三角函数图像诱导公式与和差化积公式概率与统计 𐟓Š 概率基础随机事件与概率条件概率与独立事件统计统计量（均值、中位数、众数、标准差、方差）数据分布与频率分布表假设检验与相关性分析微积分初步 𐟓ˆ 极限与连续导数与微分导数的定义与计算导数的应用（如切线方程、极值与最值）积分定积分的概念与基本积分公式定积分的应用（如面积、体积求解）

浓缩咖啡的关键：咖啡粒径分布详解 ☕️ 探索浓缩咖啡的奥秘，我们发现咖啡粒度测定是其中的一个关键因素。粒度，即咖啡粉颗粒的几何特征和表面特性，是影响萃取质量的重要变量。𐟔 粒径分布是研究最多的粒度特征，而粒子形状也是一个令人感兴趣的问题。粉末样品的尺寸分布可以通过直方图或分级曲线来展示。𐟓Š 在图表上，曲线以“等效直径”为横坐标轴（通常为对数刻度），表示每个尺寸组的颗粒百分比。这些百分比可以基于颗粒的数量、体积、表面面积，甚至是质量或重量来计算。𐟓ˆ 通过计算，一旦确定了颗粒形状和密度之间的关系，就可以从一种图表形式转换到多种图表形式。从不同研磨设备获得的研磨咖啡批次，可以通过其研磨机的分级曲线来表示差异。𐟔„ 粒径分布不仅影响咖啡的风味，还与咖啡的渗透性密切相关。所谓的“细度”，即平均粒径，取决于研磨机的调整。然而，最适合浓缩咖啡渗透的粒度分布不是单一的粒度分级；因此，平均直径和研磨曲线模式都不足以描述正确的尺寸分布。𐟔犊研磨机制造商通常采用中间分布，可以通过幂律或对数正态分布建模，偶尔使用典型的双峰甚至三峰。这种复杂的粒度特性会产生双重影响：一方面，它形成固定较粗的比例，允许正确地流过滤饼；另一方面，它会形成大量高比表面积的细粒，从而可以提取大量可溶性和可乳化的物质。𐟌€ 综上所述，粒径分布是理解咖啡萃取和风味展现的关键因素。通过精确的粒径分布控制，我们可以制作出更加丰富和平衡的浓缩咖啡。𐟌𑀀

bs模型下期权的理论价格服从正态分布，而实际上是对数正太分布。这是因为市场变化太快，致使所有的期权价值上涨。正态分布的基本假设是，市场波动是随机的——你不可能预测市场朝哪个方向变动。换句话说，总有50%的概率上涨，50%的概率下跌。通常，对交易新手而言，这一点非常出乎意料，他们一开始常常认为标的市场价格的变动方向是影响期权价格的最重要因素。但很快，他们会意识到影响期权价格最大的因素不是标的价格方向，而是对于标的市场价格变化快慢程度的感知。如果市场变动非常迅速，那么不论是看涨期权还是看跌期权，不论是高行权价格还是低行权价格的期权，所有的期权价值都会增加。同样，如果市场变动非常缓慢，所有期权的价值会如何变化呢？它们都将大幅下跌，不论是看涨期权还是看跌期权，不论是高行权价格还是低行权价格的期权。这就是期权市场的独特之处：与标的市场变动的方向相比，期权市场受标的市场变动速度的影响更大。

FRM二级298天：学有所悟𐟓… 在FRM二级的学习旅程中，每一天都充满了挑战和收获。今天，我想和大家分享一下我在第298天的学习心得，特别是关于信用风险的部分。信用VaR计算的挑战 𐟧在计算信用VaR时，我遇到了两个主要问题：难以计算一天的信用变化：通常我们关注的是一年以上的变化，而不是一天。信用风险的偏度：损失分布通常使用对数正态分布，这意味着我们需要考虑偏度的影响。信用风险组合模型的不同方法 𐟓Š 信用风险组合模型有很多种，每种都有其独特的优点和适用场景： Credit Risk+：这是一种纯精算法，只关注违约事件，每个贷款的违约概率是相同的。 Credit Metrics：这个模型使用信用矩阵来预测评级转移。 Moody's KMV Portfolio Manager：这个模型计算违约距离（DD），公司价值服从正态分布。信用组合：这种方法使用宏观经济数据来计算违约概率。总结与展望 𐟌ˆ 通过这些学习，我深刻体会到FRM二级的复杂性和多样性。每一个章节都需要深入理解和掌握，不能有丝毫松懈。虽然我在某些章节上还存在薄弱环节，但我相信，只要坚持努力，不断总结和反思，最终一定能够克服这些困难，取得理想的成绩。在接下来的学习中，我会更加专注于信用风险的部分，尤其是计算信用VaR和各种信用风险组合模型的应用。希望我的分享能对大家有所帮助，让我们一起加油，迎接FRM二级的挑战！

证券分析师考试攻略：如何高效备考？嘿，准备考证券分析师资格证的朋友们，听我一句劝！千万别眉毛胡子一把抓，搞清楚主次才是王道！我刚在3月考过证券投资顾问，虽然都是选择题，但难度也不小。120道题180分钟，时间看似够用，但不会做再多时间也没用。我是用了10多天把重点章节的网课和章节习题刷了一遍，剩下10天时间刷真题和丫题，结果顺利通过。趁着这股劲头，我打算继续攻下证券分析师资格证。证券分析师考试题型 𐟓Š 单选题：共40题，每小题0.5分，总分20分。多项选择题：共40题，每小题1分，总分40分。判断题：共20题，每小题1分，总分20分。不定项选择题：共20题，每小题1分，总分20分。重点章节 𐟓š 业务监管第一章发布证券研究报告业务监管第三节工作规程（掌握）第四节执业规范（掌握）专业基础第二章经济学掌握市场均衡、宏观经济均衡、IS-LM模型。第三章金融学掌握无风险利率、风险溢价、因素模型。第四章数理方法掌握对数正态分布、非线性模型、回归模型。专业技能第五章基本分析宏观经济分析（掌握）行业分析（掌握）公司分析（掌握）策略分析（掌握）第六章技术分析掌握道氏理论、K线、趋势线、通道线、黄金分割线、反转形态。第七章量化分析证券估值 𐟓ˆ 第八章股票基本理论（掌握）绝对估值法（掌握）相对估值法（掌握）第九章固定收益证券债券定价（掌握）债券评级（掌握）第十章衍生产品基本理论（掌握）期货估值（掌握）其他衍生产品估值（掌握）资料选择 𐟓– 网课：我选择了李泽瑞老师的课，讲得特别好。每章节的高频考点都会反复总结，结合着例题不断分析，找准考点信息；还有很适合现阶段跟着学的章节精讲内容，把考点信息和做题技巧总结得很完善，更有利于知识点串讲和冲刺。刷题：章节练习题库、历年真题、丫题库。章节题适合利用碎片时间来刷，不断地巩固知识点；真题是备考的方向标，考前要多刷多巩固，熟悉出题规律；丫题考前冲刺，刷了心里有底。总之，分清主次有目的的学习才是拿证的正确姿势！希望大家都能顺利通过考试，拿到心仪的证书！𐟒ꀀ

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