Презентация Common Probability Distributions онлайн

На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Common Probability Distributions абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 9 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Презентации » Математика » Common Probability Distributions



Оцените!
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
  • Тип файла:
    ppt / pptx (powerpoint)
  • Всего слайдов:
    9 слайдов
  • Для класса:
    1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
  • Размер файла:
    697.35 kB
  • Просмотров:
    85
  • Скачиваний:
    0
  • Автор:
    неизвестен



Слайды и текст к этой презентации:

№1 слайд
Common Probability
Содержание слайда: Common Probability Distributions By Dias Kulzhanov

№2 слайд
DISCRETE RANDOM VARIABLES A
Содержание слайда: DISCRETE RANDOM VARIABLES A discrete random variable can take on at most a countable number of possible values. For example, a discrete random variable X can take on a limited number of outcomes x1, x2, …, xn (n possible outcomes), or a discrete random variable Y can take on an unlimited number of outcomes y1, y2, … (without end).1 Because we can count all the possible outcomes of X and Y (even if we go on forever in the case of Y), both X and Y satisfy the definition of a discrete random variable We can view a probability distribution in two ways: The probability function specifies the probability that the random variable will take on a specific value. The probability function is denoted p(x) for a discrete random variable and f(x) for a continuous random variable. For any probability function p(x), 0 ≤ p(x) ≤ 1, and the sum of p(x) over all values of X equals 1. 2. The cumulative distribution function, denoted F(x) for both continuous and discrete random variables, gives the probability that the random variable is less than or equal to x.

№3 слайд
The Discrete Uniform
Содержание слайда: The Discrete Uniform Distribution The discrete uniform and the continuous uniform distributions are the distributions of equally likely outcomes. The binomial random variable is defined as the number of successes in n Bernoulli trials, where the probability of success, p, is constant for all trials and the trials are independent. A Bernoulli trial is an experiment with two outcomes, which can represent success or failure, an up move or a down move, or another binary (two-fold) outcome.

№4 слайд
A binomial random variable
Содержание слайда: A binomial random variable has an expected value or mean equal to np and variance equal to np(1 − p). A binomial random variable has an expected value or mean equal to np and variance equal to np(1 − p). A binomial tree is the graphical representation of a model of asset price dynamics in which, at each period, the asset moves up with probability p or down with probability (1 − p). The binomial tree is a flexible method for modelling asset price movement and is widely used in pricing options.

№5 слайд
CONTINUOUS RANDOM VARIABLES
Содержание слайда: CONTINUOUS RANDOM VARIABLES The Normal Distribution

№6 слайд
Содержание слайда:

№7 слайд
Shortfall risk and
Содержание слайда: Shortfall risk and Safety-first Ratio

№8 слайд
Lognormal distribution
Содержание слайда: Lognormal distribution

№9 слайд
Continuously compounded return
Содержание слайда: Continuously compounded return

Скачать все slide презентации Common Probability Distributions одним архивом: