Hva er prøvedistribusjon?
Prøvefordeling er et statistisk verktøy som brukes til å forstå hvordan et gitt sett med data er fordelt. Dette gjøres ved å se på gjennomsnittet, medianen og modusen til datasettet.
Hvordan vet du om en prøve er normalfordelt?
Det er flere måter å avgjøre om en prøve er normalfordelt. En måte er å visuelt inspisere dataene ved hjelp av et histogram eller et normalt sannsynlighetsplott. Hvis dataene faller inn i en symmetrisk klokkeformet kurve, vil de sannsynligvis være normalfordelt. En annen måte å finne ut om en prøve er normalfordelt på er å bruke en statistisk test, for eksempel Kolmogorov-Smirnov-testen eller Shapiro-Wilk-testen.
Hvordan antar du en normalfordeling?
Det er noen forskjellige måter å anta en normalfordeling på. Den vanligste måten er å bruke Central Limit Theorem, som sier at fordelingen av en sum av uavhengige tilfeldige variabler er tilnærmet normal, forutsatt at antallet variabler er tilstrekkelig stort.
En annen måte å anta en normalfordeling på er å bruke den momentgenererende funksjonen. Den momentgenererende funksjonen til en tilfeldig variabel er en funksjon som beregner momentene til den variabelen. Hvis den momentgenererende funksjonen eksisterer og er endelig for alle verdier av t, så sies den tilfeldige variabelen å ha en normalfordeling.
Til slutt kan du også anta en normalfordeling ved å bruke den karakteristiske funksjonen. Den karakteristiske funksjonen til en tilfeldig variabel er en funksjon som beregner Fourier-transformasjonen av fordelingen av den variabelen. Hvis den karakteristiske funksjonen eksisterer og er endelig for alle verdier av t, så sies den tilfeldige variabelen å ha en normalfordeling. Hva er forskjellen mellom gjennomsnitt og populasjonsmiddel? Utvalgsgjennomsnittet er gjennomsnittet av et utvalg data, mens populasjonsgjennomsnittet er gjennomsnittet av alle dataene i en populasjon. Utvalgsgjennomsnittet brukes ofte til å estimere populasjonsgjennomsnittet, men det er kun et estimat og er ikke nødvendigvis nøyaktig.
Hvordan konstruerer du sannsynlighetsfordeling? Det er mange måter å konstruere en sannsynlighetsfordeling på, men en av de vanligste er gjennom bruk av en sannsynlighetstetthetsfunksjon (PDF). Denne funksjonen tildeler en sannsynlighet til hvert mulig utfall av en tilfeldig variabel, som deretter kan brukes til å beregne forventet verdi av variabelen. PDF-filen kan konstrueres fra data hvis den underliggende distribusjonen er kjent, eller den kan estimeres fra data hvis distribusjonen er ukjent.
Hvorfor er prøvetaking viktig?
Sampling er viktig for fundamental analyse av to primære årsaker:
1) Det lar investorer samle informasjon om et selskap uten å pådra seg kostnadene ved en fullstendig analyse.
2) Det gir en måte å teste hypoteser om en bedrift uten behov for et stort datasett.
Prøvetaking kan brukes til å samle informasjon om en bedrift på flere måter. For eksempel kan investorer bruke prøvetaking for å få regnskap, selskapsregistreringer og andre datapunkter. Denne informasjonen kan brukes til å vurdere et selskaps økonomiske helse, forretningsmodell og konkurranselandskap.
I tillegg kan prøvetaking brukes til å teste hypoteser om en bedrift. For eksempel kan en investor ønske å teste om et selskaps aksjekurs er påvirket av endringer i inntjeningen. Ved å prøve et selskaps inntektsdata kan investoren teste denne hypotesen uten å trenge et stort datasett.