¿Por qué son importantes las distribuciones?

Question

Esto puede ir hacia abajo como las preguntas más ridículas pregunté en este foro, pero después de haber recibido el sonido y significativa de las respuestas a una pregunta anterior, pensé voy a estirar mi suerte una vez más.

He estado muy confundido por algún tiempo sobre la importancia de la estadística distribuciones especialmente cuando se relacionan con la rentabilidad del activo y aún más específicamente en la asignación de activos.

Mi pregunta específica es: Asumir que tengo 20 años del S&P 500 mensuales devuelve datos, ¿por qué debería necesidad de asumir un cierto tipo de distribución (i.e Normal/Johnson/Impuesto de vuelo, etc) para mi la asignación de activos decisión cuando puedo simplemente hacer mi activos de las decisiones de asignación basado en los datos históricos tengo conmigo?

Answer 1

El uso de un supuesto de distribución (es decir. análisis paramétrico) reducir el coste computacional del método. Estoy asumiendo que usted desea realizar una regresión o tarea de clasificación. Esto significa que en algún momento se va a estimar la distribución de algunos datos. Los métodos no paramétricos son útiles cuando los datos no se ajustan a un estudiado la distribución, pero suelen tomar más tiempo para calcular o más de memoria para almacenar.

También si los datos son generados por un proceso que se ajusta a una distribución, como son un promedio de algunos uniformemente al azar de los procesos, a continuación, utilizando la distribución se hace más sentido. En el caso de un promedio de un conjunto de uniforme de la variable de la distribución correcta es probablemente la Distribución de Gauss.

Answer 2

Complementando la respuesta de James : modelos paramétricos también (generalmente) requieren menos muestras para tener un buen ajuste: esto puede aumentar su poder de generalización: es decir, puede predecir nuevos datos mejor, incluso equivocarse. Por supuesto, esto depende de la situación, los modelos y los tamaños de muestra.