一、什么是均值——方差分析?

馬科維茨 的均值一方差組合模型(Markowitz Mean-Variance Model，Markowitz Model簡稱MM) 證券及其它風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資首先需要解決的是兩個(gè)核心問題： 即預(yù)期收益與風(fēng)險(xiǎn)。
那么如何測定組合投資的風(fēng)險(xiǎn)與收益和如何平衡這兩項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行資產(chǎn) 分配是市場投資者迫切需要解決的問題。
正是在這樣的背景下， 在50年代和60年代初，馬可維茲理論應(yīng)運(yùn)而生。

二、高斯混合模型的均值方差公式是怎么來的

你好：均值方差公式是用公式計(jì)算來的這是比較特殊

三、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 樣本均值的方差

首先，樣本的概念，然后取為不同的樣本均值的總體值的一部分實(shí)際上是一個(gè)變量，當(dāng)然，樣品的平均值。
當(dāng)樣品無窮大，樣本均值=群體平均 2方差的意思是，因?yàn)闃颖揪祵?shí)際上是一個(gè)變量，當(dāng)然，方差，因?yàn)樗遣煌恼w樣品之間和樣品不同意思意思

四、

五、線性回歸方程的線性回歸模型中均值為什么為0。方差的δ表示什么？

用概率來理解的話，隨機(jī)誤差有多個(gè)取值，這些取值關(guān)于零對稱。
對于同一個(gè)模型，當(dāng)你的試驗(yàn)次數(shù)足夠多，那么隨即誤差的每一個(gè)取值出現(xiàn)的概率是均等的，所以最終隨機(jī)誤差會(huì)相互抵消。
舉例數(shù)學(xué)成績和物理成績的相關(guān)關(guān)系，假設(shè)數(shù)學(xué)成績?yōu)?0分時(shí)，利用回歸方程算得應(yīng)得的物理成績是87分，但在你的統(tǒng)計(jì)過程中，有人考89分也有人考85分，其中誤差絕對值相等。
由于這兩個(gè)分?jǐn)?shù)出現(xiàn)的概率應(yīng)該均等，所以當(dāng)你統(tǒng)計(jì)的學(xué)生個(gè)數(shù)無限多時(shí)，這兩個(gè)分?jǐn)?shù)的頻率也漸漸趨同，最終相互抵償，均值為零。
這個(gè)值不是數(shù)學(xué)計(jì)算出來的，是理論推理得到的，也可以算是人為規(guī)定吧。
個(gè)人理解希望能幫到您

六、均值 方差

如果原來的數(shù)列是隨機(jī)排列的，新的一組數(shù)就相當(dāng)于一個(gè)隨機(jī)樣本，在期望值的意義上，均值與方差都不會(huì)發(fā)生變化。