Central Limit Theorem(CLT) Stat Digest: What is the intution behind Central Limit Theorem(CTL)?¶ Ref : Stat Digest: What is the intuition behind Central Limit Theorem?¶ 임의이 확률변수의 샘플링 분포는 정규분포(normal distribution) 이다. 샘플링 분포의 평균은 모집단(population)평균의 훌륭한 추정 이다. 일반적인 샘플의 크기는 ? 30 이상 CTL은 어디에 적용되는가 ? 평균(mean), 합계(sum), 비율(proportion), 임의의 first-order 측정(any …
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금융공학에 대해 친절하게 잘 설명해 놓은 블로그 (Finance Diary)를 보고 Julia 버전으로 만들어 보았습니다. SymPy를 좀 더 알겸 해서 SymPy로 코딩을 해봤습니다. stock_math_model 주가의 수학적 모델¶ In [1]: import SymPy as sp import PyCall using LaTeXStrings using Latexify import Markdown as mk using StatsBase using Distributions using StatsPlots using Random using Dates # sympy.stats를 sp에 import …
환경 : Julia v1.8.3, DuckDB v0.6.0, DataFrames v1.3.6 KOSPI DATA (2012 ~ 2022) : KOSPI관련 분석 내용은 아래 링크를 참조 KOSPI 수익률의 표준편차는? #1 https://sine-qua-none.tistory.com/14KOSPI수익률의 표준편차는? #2 https://sine-qua-none.tistory.com/15KOSPI 수익률의 표준편차는? #3 (로그수익률) https://sine-qua-none.tistory.com/15KOSPI 수익률의 표준편차는? #4(로그수익률) https://sine-qua-none.tistory.com/20KOSPI수익률의 분포는 어떤 모양일까? #1 https://sine-qua-none.tistory.com/24KOSPI수익률의 분포는 어떤 모양일까? #2 https://sine-qua-none.tistory.com/25 DuckDB와 DataFrames를 같이 사용하는 방법을 포함함 kospi-analysis DuckDB …
[Julia, DuckDB,DataFrames] DuckDB-DataFrames-KOSPI 주가 분포 더 보기 »
출처 : http://www.math.wm.edu/~leemis/chart/UDR/UDR.html 출처 : https://medium.com/@srowen/common-probability-distributions-347e6b945ce4 https://gentlej90.tistory.com/65
