Distribuția t în analiza probabilităților

Distribuția t, cunoscută și sub numele de distribuția t-Student, este o distribuție de probabilitate utilizată în statistică pentru a estima parametrii unei populații pentru dimensiuni mici de eșantion sau varianțe necunoscute. Această distribuție seamănă cu distribuția normală, având o formă de clopot, dar are cozi mai groase. Distribuția t se folosește în calcularea testelor t în statistica inferențială.

Ce ne spune distribuția t?

Distribuția t se caracterizează prin coeficientul de libertate, care determină grosimea cozilor distribuției. Cu cât valoarea coeficientului de libertate este mai mică, cu atât cozile distribuției sunt mai groase, iar cu cât valoarea coeficientului de libertate este mai mare, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard, cu o medie de 0 și o deviație standard de 1.

Atunci când se realizează un eșantion de n observații dintr-o populație normal distribuită cu o medie M și o deviație standard D, media eșantionului m și deviația standard a eșantionului d vor fi diferite de M și D din cauza aleatorității eșantionului. Pentru calcularea z-score, se folosește deviația standard a populației, iar formula este Z = (x – M) / D, unde x reprezintă valoarea observată. Această valoare Z va avea o distribuție normală cu medie 0 și deviație standard 1. Însă, atunci când se folosește deviația standard estimată, se calculează t-score-ul ca T = (m – M) / (d / sqrt(n)), iar diferența dintre d și D face ca distribuția să fie o distribuție t cu (n - 1) grade de libertate în loc de distribuția normală standard.

Exemplu de utilizare a distribuției t

Pentru a înțelege cum se folosește distribuția t în analiza statistică, să luăm următorul exemplu. Să presupunem că dorim să calculăm un interval de încredere pentru media rentabilității Dow Jones Industrial Average (DJIA) în ultimele 27 de zile de tranzacționare înainte de data de 11 septembrie 2001. Intervalul de încredere de 95% pentru media rentabilității poate fi calculat folosind formula m ± t * (d / sqrt(n)), unde t este o valoare critică din distribuția t.

Pentru acest exemplu, să presupunem că am obținut următoarele rezultate: m = 0,33%, d = 1,07% și n = 27. Calculăm intervalul de încredere astfel: m ± t * (d / sqrt(n)). Pentru un interval de încredere de 95%, valorile critice ale distribuției t pentru 26 de grade de libertate sunt ± 2,055. Astfel, intervalul de încredere este -0,33% ± (2,055 * 1,07% / sqrt(27)), ceea ce ne dă un interval de încredere între -0,75% și +0,09%.

Putem observa că distribuția t este folosită în calculele de estimare a intervalului de încredere, oferind o abordare mai realistă în cazul unor eșantioane mici sau variantelor necunoscute.

Distribuția t vs. distribuția normală

Distribuția normală este folosită atunci când se presupune că distribuția populației este normală. Distribuția t este similară cu distribuția normală, dar are cozi mai groase. Ambele distribuții presupun o populație cu distribuție normală, însă distribuția t are o kurtosis mai mare decât distribuția normală. Probabilitatea de a obține valori foarte departe de medie este mai mare în cazul distribuției t decât în cazul distribuției normale.

Limitări ale utilizării distribuției t

Distribuția t poate prezenta o oarecare inexactitate în comparație cu distribuția normală. Această limitare apare doar atunci când este necesară perfecțiunea normalității. Distribuția t ar trebui utilizată doar atunci când deviația standard a populației nu este cunoscută. Dacă deviația standard a populației este cunoscută și dimensiunea eșantionului este suficient de mare, ar trebui utilizată distribuția normală pentru rezultate mai precise.

Distribuția t este folosită în statistică pentru a estima semnificația parametrilor populației în cazul dimensiunilor mici de eșantion sau varianțelor necunoscute. La fel ca distribuția normală, distribuția t are o formă de clopot și este simetrică. Însă, spre deosebire de distribuțiile normale, distribuția t are cozi mai groase, ceea ce duce la o probabilitate mai mare de a obține valori extreme.

Distribuția t este esențială în testele t utilizate în statistică și este un instrument valoros pentru estimarea și analiza datelor. Înțelegerea distribuției t și a modului în care se utilizează în practică poate contribui la luarea deciziilor informate în analiza statistică și în cercetarea științifică.

Pentru cei interesați de aprofundarea cunoștințelor în analiza tehnică și înțelegerea distribuției t, participarea la cursuri de trading poate fi extrem de benefică. Aceste cursuri oferă instrucțiuni detaliate despre cum să aplici principiile statistice în evaluarea și anticiparea mișcărilor de piață, esențiale pentru tranzacționare eficientă. Prin accesarea acestor resurse educaționale, participanții pot învăța nu doar despre fundamentele analizei tehnice, ci și despre cum să interpreteze și să utilizeze distribuția t pentru a evalua probabilitatea diferitelor scenarii de piață, o abilitate crucială pentru decizii de investiție informate.