Kesikli olasilik dagilimi ne demek?

Kesikli olasilik dagilimi, rastgele degiskenin yalnizca sayilabilir (0, 1, 2, 3, ...) degerler alabilecegi dagilimlari ifade eder. Bir zarın yuzu, bir haftadaki kar/zarar gun sayisi veya bir saatteki buyuk emir adedi gibi sonuclar kesikli dagılımlarla modellenir. Surekli dagilimlarda ise sonuc araligi tum reel sayilardir (ornegin bir hissenin getiri orani).

Binom dagilimi ile Poisson dagilimi arasindaki fark nedir?

Binom dagilimi sabit sayida bagimsiz denemede (n) belirli bir basari olasiligi (p) ile kac basari elde edilecegini modeller. Poisson dagilimi ise belirli bir zaman veya mekan araliginda ortalama \( \lambda \) oranla gerceklesen olaylarin sayisini modeller. Deneme sayisi ve olasilik acikca tanimlanabiliyorsa binom, "birim zamanda kac olay?" sorusu soruluyorsa Poisson tercih edilir.

Trading'de Bernoulli dagilimi nasil kullanilir?

Her bir trade, "kar" veya "zarar" olmak uzere iki sonuclu bir Bernoulli denemesi olarak modellenebilir. Win rate (kazanma orani) \( p \) parametresine karsilik gelir. Birden fazla trade'in toplam sonucu binom dagilimiyla, ani piyasa olaylari (flash crash, surpriz haber) ise Poisson dagilimiyla modellenir. Bu dagilimlarin parametrelerini dogru tahmin etmek, strateji performans analizinin temelidir.

Poisson dagilimi neden nadir olaylar icin uygundur?

Poisson dagilimi, cok sayida denemenin her birinde cok dusuk olasilikla gerceklesen olaylari modellemek icin turetilmistir. Lambda parametresi kucuk oldugunda, dagilim sifira yakin degerlerde yogunlasir — yani "cogunlukla hicbir sey olmaz, ama bazen bir veya iki olay gerceklesir" seklinde bir profil cikarir. Bu tam olarak finanstaki tail event'lerin, buyuk emir akislarinin veya sistem arizalarinin dogasina uyar.

Kesikli Olasılık Dağılımları: Bernoulli, Binom, Poisson