σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
مسار Probability›الوحدة 3 · نظريات النهايات والتحويلات›الموضوع 3.2·~45 دمتوسط

مبرهنة النهاية المركزية

الموضع في المسارالوحدة 3 من 5 · الموضوع 2 من 3
3.2 مبرهنة النهاية المركزية
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

لماذا تظهر منحنيات الجرس في كل مكان

يقول قانون الأعداد الكبيرة إن المتوسط يستقر قرب μ\muμ. وتقول مبرهنة النهاية المركزية كيف يبدو الخطأ المتبقي: لمشاهدات مستقلة متوسطها μ\muμ وتباينها المنتهي σ2\sigma^2σ2 يكون المتوسط المقيَّس Xˉn−μσ/n\dfrac{\bar X_n-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}σ/n​Xˉn​−μ​ تقريبًا توزيعًا طبيعيًا معياريًا عند nnn كبير، أيًّا كان شكل التوزيع الأصلي. فمجاميع ومتوسطات تأثيرات صغيرة مستقلة كثيرة طبيعية حتى لو لم تكن مكوّناتها كذلك.

Xˉn ≈ N ⁣(μ, σ2n),μ∈Xˉn±1.96 σn  (95%)\bar X_n\ \approx\ N\!\left(\mu,\ \frac{\sigma^{2}}{n}\right),\qquad \mu\in\bar X_n\pm1.96\,\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\ \ (95\%)Xˉn​ ≈ N(μ, nσ2​),μ∈Xˉn​±1.96n​σ​  (95%)(1)

ولهذا يكون مجال الثقة 95٪ لمتوسط هو المتوسط العيّني زائد أو ناقص 1.96 خطأ معياريًا، ولهذا يمكن قراءة احتمال أن يبتعد متوسط عن توقعه من الجدول الطبيعي. ومجموع nnn حدًّا مستقلًا لكل منها انحراف معياري σ\sigmaσ له انحراف معياري σn\sigma\sqrt{n}σn​: فيتحول التقلب اليومي إلى سنوي بالضرب في 252\sqrt{252}252​، وهي المبرهنة نفسها من جهة المجموع.

مجال ثقة واحتمالللعوائد اليومية σ=3%\sigma=3\%σ=3%. ولمتوسط n=36n=36n=36 يومًا خطأ معياري 3%/6=0.5%3\%/6=0.5\%3%/6=0.5% فمجال 95٪ للمتوسط الحقيقي هو المتوسط العيّني ±0.98%\pm0.98\%±0.98%. أما إذا كان الخطأ المعياري 0.25%0.25\%0.25% فاحتمال أن يتجاوز متوسط العينة المتوسط الحقيقي بمقدار 0.5%0.5\%0.5% هو P(Z>2)≈0.0228P(Z>2)\approx0.0228P(Z>2)≈0.0228. وجمع 25 يومًا مستقلًا بتقلب 1٪ يعطي انحرافًا معياريًا 1%⋅25=5%1\%\cdot\sqrt{25}=5\%1%⋅25​=5%.
  • مبرهنة النهاية المركزية: متوسطات ومجاميع حدود مستقلة كثيرة ذات تباين منتهٍ تكون تقريبًا طبيعية.
  • مجال الثقة: المتوسط ±1.96 σ/n\pm1.96\,\sigma/\sqrt{n}±1.96σ/n​ لنحو 95٪.
  • جذر الزمن: يتحول التقلب اليومي المستقل إلى TTT يومًا بالضرب في T\sqrt{T}T​.
حين تقلّ فائدة المبرهنةالتقريب الطبيعي يخص وسط التوزيع ويتطلب الاستقلال والتباين المنتهي. ومع عوائد ثقيلة الذيول يأتي ببطء ولا يقول إلا القليل عن الأطراف؛ ومع تجمّع التقلب لا تكون المشاهدات مستقلة فتكون العينة الفعالة أصغر من nnn. تحقق من هذه الافتراضات قبل الوثوق بمجال 1.96 خطأ معياري.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • خطأ معياري10 نقطة
  • احتمال ذيل15 نقطة
  • مجال ثقة15 نقطة
  • ما تتطلبه المبرهنة15 نقطة
  • مجموع أيام10 نقطة
  • حين يكون التقريب ضعيفًا15 نقطة
  • الذيول السميكة تبطئ المبرهنة20 نقطة
0/ 7 تمت الإجابة
المهام
1إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

للعوائد اليومية σ=3%\sigma=3\%σ=3%. ما الخطأ المعياري لمتوسط n=36n=36n=36 يومًا بالنسبة المئوية؟

SE=SE =SE=المقبول: ± 0.005
2إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

الخطأ المعياري لمتوسط عيّنة 0.25%0.25\%0.25%. وفق مبرهنة النهاية المركزية ما احتمال أن يتجاوز متوسط العينة المتوسط الحقيقي بأكثر من 0.5%0.5\%0.5%؟ استعمل P(Z>2)P(Z>2)P(Z>2) وأعطه بأربع منازل عشرية.

P=P =P=المقبول: ± 0.0005
3إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

بخطأ معياري 0.5%0.5\%0.5% ما نصف عرض مجال الثقة 95٪ للمتوسط بالنسبة المئوية؟ استعمل 1.96.

h=h =h=المقبول: ± 0.005
4اختيار15 نقطةبلا إجابة

أيّ زوج من الشروط تتطلبه مبرهنة النهاية المركزية الكلاسيكية؟

5إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

25 عائدًا يوميًا مستقلًا لكل منها انحراف معياري 1%1\%1%. ما الانحراف المعياري لمجموعها بالنسبة المئوية؟

σsum=\sigma_{\text{sum}} =σsum​=المقبول: ± 0.005
6اختيار15 نقطةبلا إجابة

اختر كل الحالات التي يكون فيها التقريب الطبيعي لمتوسط العينة ضعيفًا.

7اشرح بكلماتك20 نقطةبلا إجابة

في جملتين اشرح لماذا تحتاج متوسطات العوائد ثقيلة الذيول إلى ملاحظات أكثر قبل أن تبدو طبيعية.

وضع الرياضياتإدخال بلوحة المفاتيح أو LaTeXالمهمة 1 من 7 · Ctrl ⏎ للتحقق

سجّل الدخول لتشغيل الكود الخاص بك.

قراءة كل المحاضرات مجانية. أنشئ حسابًا أو سجّل الدخول لتشغيل الكود وتنفيذ الاختبارات وتسليم هذا المختبر.

  • بيئة تطوير داخل المتصفح مع طرفية bash — لا حاجة لتثبيت أي شيء
  • تصحيح فوري ونقاط خبرة ومكانك في المسار
إنشاء حسابتسجيل الدخول
أو
المتابعة عبر GitHub