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对数正态分布
✍ dations ◷ 2025-06-07 12:00:13 #对数正态分布
在概率论与统计学中,任意随机变量的对数服从正态分布,则这个随机变量服从的分布称为对数正态分布。如果
Y
{displaystyle Y}
是正态分布的随机变量,则
exp
(
Y
)
{displaystyle exp(Y)}
(指数函数)为对数正态分布;同样,如果
X
{displaystyle X}
是对数正态分布,则
ln
X
{displaystyle ln X}
为正态分布。
如果一个变量可以看作是许多很小独立因子的乘积,则这个变量可以看作是对数正态分布。一个典型的例子是股票投资的长期收益率,它可以看作是每天收益率的乘积。
对于
x
>
0
{displaystyle x>0}
,对数正态分布的概率密度函数1为其中
μ
{displaystyle mu }
与
σ
{displaystyle sigma }
分别是变量对数的平均值与标准差。它的期望值是方差为给定期望值与方差,也可以用这个关系求
μ
{displaystyle mu }
与
σ
{displaystyle sigma }对数正态分布、几何平均数与几何标准差是相互关联的。在这种情况下,几何平均值等于
exp
(
μ
)
{displaystyle exp(mu )}
,几何标准差等于
exp
(
σ
)
{displaystyle exp(sigma )}
。如果采样数据来自于对数正态分布,则几何平均值与几何标准差可以用于估计置信区间,就像用算术平均数与标准差估计正态分布的置信区间一样。其中几何平均数
μ
g
e
o
=
exp
(
μ
)
{displaystyle mu _{mathrm {geo} }=exp(mu )}
,几何标准差
σ
g
e
o
=
exp
(
σ
)
{displaystyle sigma _{mathrm {geo} }=exp(sigma )}原始矩为:或者更为一般的矩随机变量
X
{displaystyle X}
在阈值
k
{displaystyle k}
上的局部期望定义为其中
f
(
x
)
{displaystyle f(x)}
是概率密度。对于对数正态概率密度,这个定义可以表示为其中
Φ
{displaystyle Phi }
是标准正态部分的累积分布函数。对数正态分布的局部期望在保险业及经济领域都有应用,著名的Black-Scholes期权定价公式便可由此推导出。为了确定对数正态分布参数
μ
{displaystyle mu }
与
σ
{displaystyle sigma }
的最大似然估计,我们可以采用与正态分布参数最大似然估计同样的方法。我们来看其中用
f
L
(
⋅
)
{displaystyle f_{L}(cdot )}
表示对数正态分布的概率密度函数,用
f
N
(
⋅
)
{displaystyle f_{N}(cdot )}
— 表示正态分布。因此,用与正态分布同样的指数,我们可以得到对数最大似然函数:由于第一项相对于
μ
{displaystyle mu }
与
σ
{displaystyle sigma }
来说是常数,两个对数最大似然函数
ℓ
L
{displaystyle ell _{L}}
与
ℓ
N
{displaystyle ell _{N}}
在同样的
μ
{displaystyle mu }
与
σ
{displaystyle sigma }
处有最大值。因此,根据正态分布最大似然参数估计器的公式以及上面的方程,我们可以推导出对数正态分布参数的最大似然估计
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