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数据科学中的概率分布:从基础到复杂的全面指南🧠🦍
这张图展示了多种概率分布及其在数据科学中的应用。以下是一些常见的概率分布及其简单解释:
1. 正态分布(Normal Distribution):钟形曲线,常用于自然现象的数据建模。
2. 二项分布(Binomial Distribution):用于表示成功和失败两种结果的事件。
3. 泊松分布(Poisson Distribution):用于描述单位时间内事件发生的次数。
4. 指数分布(Exponential Distribution):用于表示时间间隔的概率,如客户到达时间。
5. 卡方分布(Chi-square Distribution):用于假设检验和方差分析。
每种分布都有其特定的应用场景和参数,用于解决不同类型的问题。... See more


经过2个小时的研究,我们终 于TMD知道什么是@ShanghaoJin 大佬提到的Gamma Exposure(GEX)
首先,从科学的角度来讲,我认为这就是完完全全的名词误用。他其实根本不是Gamma Exposure,他其实是在计算Option的Delta,也就是对Gamma进行积分。这就是为什么在计算中,要将Gamma乘以正股(如SPY)价格。更进一步说,实际上它就连Delta也不算,因为单位不对。下面我们会知道,它其实是在算机构对正股每1%价格移动下的Delta Hedge,这个单位是美元
其次,这也解释了为什么在所谓Gamma Exposure中,Put前面是负数,Call是正数。因为他们的Delta 不一样。正股上涨,Call上涨,所以Delta是正;正股上涨,Put下跌,所以... See more
You and Your Research - Richard Hamming (Bell Communications Research Colloquium, 1986)
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One problem with all of these tests is that they are distribution-specific. For example, the Student’s t-test and the z-test require normally distributed data.
Roman Zykov • Roman's Data Science: How to monetize your data
Gaussians
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For k = 5, you have a 23% probability of seeing something statistically significant. For k = 10, that probability rises to 40%.