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　　隨機(jī)變量與描述性統(tǒng)計(jì)量

　　(一)隨機(jī)變量

　　1.定義

　　我們將一個(gè)能取得多個(gè)可能值的數(shù)值變量x稱為隨機(jī)變量。

　　如果一個(gè)隨機(jī)變量X最多只能取可數(shù)的不同值，則為離散型隨機(jī)變量;如果X的取值無(wú)法一一列出，可以遍取某個(gè)區(qū)間的任意數(shù)值，則為連續(xù)型隨機(jī)變量。

　　2.隨機(jī)變量的分布

　　(1)如果X是離散型的，X最多可能取n個(gè)值x0，x1，…，xn，并且記pi=P{X=xi}是X取xi的概率，所有概率的總和。

　　(2)如果X是一個(gè)連續(xù)型隨機(jī)變量，由于無(wú)法列出X取每個(gè)特定值的概率，我們改用概率密度函數(shù)來(lái)刻畫X的分布性質(zhì)。

　　(二)隨機(jī)變量的數(shù)字特征與描述性統(tǒng)計(jì)量

　　常用的一些數(shù)字特征和它們的描述性統(tǒng)計(jì)量有下面幾種：

　　1.期望(均值)

　　隨機(jī)變量X的期望(或稱均值，記做E(X))衡量了X取值的平均水平;它是對(duì)X所有可能取值按照其發(fā)生概率大小加權(quán)后得到的平均值。

　　在X的分布未知時(shí)，用抽取樣本X1，…，Xn的算術(shù)平均數(shù)(樣本均值)。

　　【例題·計(jì)算題】某投資者將其資金分別投向A、B、C三只股票，占總資金的比重分別為40%、40%、20%;股票A、B、C的期望收益率分別為Ra=14%、Rb=20%、Rc=8%。該股票組合的收益率是對(duì)少?

　　【答案與解析】則該股票組合的收益率Rp=0.4×14%+0.4×20%+0.2×8%=15.2%。

　　2.方差與標(biāo)準(zhǔn)差

　　對(duì)于投資收益率r，用方差(δ2)或標(biāo)準(zhǔn)差(δ)來(lái)衡量它偏離期望值的程度。其中方差=δ2=E[(r-Er)2]的數(shù)值越大，收益率r偏離期望收益率Er的程度越大，數(shù)值越小偏離就越小。方差和標(biāo)準(zhǔn)差除了應(yīng)用于分析投資收益率，還可以用來(lái)研究?jī)r(jià)格指數(shù)、股價(jià)指數(shù)等的波動(dòng)情況。

　　3.分位數(shù)

　　分位數(shù)通常被用來(lái)研究隨機(jī)變量X以特定概率(或者一組數(shù)據(jù)以特等比例)取得大于或等于(或小于等于)某個(gè)值的情況。一般來(lái)說(shuō)，設(shè)0≤α≤1，隨機(jī)變量X的上α分位數(shù)是指滿足概率值P{X≥xα｝=α的數(shù)xα，下α分位數(shù)是指滿足概率值P{X≤x*α｝=α的數(shù)x*α。

　　4.中位數(shù)

　　中位數(shù)是用來(lái)衡量數(shù)據(jù)取值的中等水平或一般水平的數(shù)值。對(duì)于隨機(jī)變量x來(lái)說(shuō)，它的中位數(shù)就是上50%分位數(shù)x50%，這意味著Ⅳ的取值大于其中位數(shù)和小于其中位數(shù)的概率各為50%。對(duì)于一組數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，中位數(shù)就是大小處于正中間位置的那個(gè)數(shù)值。

　　【例題·單選題】通常被用來(lái)研究隨機(jī)變量X以特定概率取得大于或等于某個(gè)值的情況的統(tǒng)計(jì)量是( )。

　　A.分位數(shù)

　　B.方差

　　C.標(biāo)準(zhǔn)差

　　D.中位數(shù)

　　【答案】A

　　【解析】分位數(shù)通常被用來(lái)研究隨機(jī)變量X以特定概率(或者一組數(shù)據(jù)以特等比例)取得大于或等于(或小于等于)某個(gè)值的情況。

　　二、正態(tài)分布

　　正態(tài)分布是最重要的一類連續(xù)型隨機(jī)變量分布，當(dāng)一個(gè)隨機(jī)變量的取值受到大量不同因素作用的共同影響，并且單個(gè)因素的影響都微不足道的時(shí)候，這個(gè)隨機(jī)變量就服從或近似服從正態(tài)分布。

　　正態(tài)分布密度函數(shù)的顯著特點(diǎn)是中間高兩邊低，由中間(X=p)向兩邊遞減，并且分布左右對(duì)稱，是一條光滑的“鐘形曲線”。

　　正態(tài)分布距離均值越近的地方數(shù)值越集中，而在離均值較遠(yuǎn)的地方數(shù)值則很稀疏;這意味著正態(tài)分布出現(xiàn)極端值的概率很低，而出現(xiàn)均值附近的數(shù)值的概率非常大。同時(shí)圖像越“瘦”，正態(tài)分布集中在均值附近的程度也越大。

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