股票p值怎么算布林线的P值是怎么计算的？

一、p值怎么算

根据分布函数的定义： fz(z)=p{z≤z}=p{x+y≤z}=∫∫f(x，y)dxdy(积分区域为x+y≤z) =∫(-∞，+∞)dx∫... 这个过程有点类似于求边缘密度，找一个题做一下就知道了。

二、股票的市盈率是怎么算的？

股票的市盈率（P/E）指每股市价除以每股盈利（Earnings Per Share， EPS) ，通常作为股票是便宜抑或昂贵的指标(通货膨胀会使每股收益虚增，从而扭曲市盈率的比较价值)。
市盈率把企业的股价与其制造财富的能力联系起来。
每股盈利的计算方法，一般是以该企业在过去一年的净利润除以总发行已售出股数。
市盈率越低，代表投资者能够以相对较低价格购入股票。
假设某股票的市价为24元，而过去一年的每股盈利为3元，则市盈率为24/3=8。
该股票被视为有8倍的市盈率，即在假设该企业以后每年净利润和去年相同的基础上，回本期为8年，折合平均年回报率为12.5%（1/8），投资者每付出8元可分享1元的企业盈利。
投资者计算市盈率，主要用来比较不同股票的价值。
理论上，股票的市盈率愈低，表示该股票的投资风险越小，愈值得投资。
比较不同行业、不同国家、不同时段的市盈率是不大可靠的。
比较同类股票的市盈率较有实用价值。
市场广泛谈及的市盈率通常指的是静态市盈率，即以目前市场价格除以已知的最近公开的每股收益后的比值。
但是，众所周知，我国上市公司收益披露目前仍为半年报一次，而且年报集中公布在被披露经营时间期间结束的2至3个月后。
这给投资人的决策带来了许多盲点和误区。
一般来说，市盈率表示该公司需要累积多少年的盈利才能达到目前的市价水平，所以市盈率指标数值越低越小越好，越小说明投资回收期越短，风险越小，投资价值一般就越高；
倍数大则意味着翻本期长，风险大。
动态市盈率，其计算公式是以静态市盈率为基数，乘以动态系数，该系数为1／（1＋i）^n，i为企业每股收益的增长性比率，n为企业的可持续发展的存续期。
比如说，上市公司目前股价为20元，每股收益为0．38元，去年同期每股收益为0．28元，成长性为35％，即i＝35％，该企业未来保持该增长速度的时间可持续5年，即n＝5，则动态系数为1／（1＋35％）^5＝22％。
相应地，动态市盈率为11．6倍 即：52（静态市盈率：20元／0．38元＝52）×22％ 。
两者相比，相差之大，相信普通投资人看了会大吃一惊，恍然大悟。
 * P/E值是一家公司的股票价格除以它的每股收益。
* 历史上，市场平均的P/E值是从15至25。
* 股票的P/E值告诉我们投资者愿意付多少钱得到公司每一块钱的盈利。
* P/E值一个比较好的解释就是，它反应了投资者对于公司发展前景的乐观期望。
* P/E值比单纯的股票价格更好地反应了公司的价值。
* 一般来说，不考虑公司发展的增长率和行业特性，很难说某个股票的P/E值是高还是低？* 会计准则的变化以及不同的计算方法使P/E值分析变得困难。
* 在高通货膨胀时期，P/E值普遍比较低。
* 不要只是根据P/E值来决定股票的买卖。

三、股票市盈率怎么计算?

市盈率的计算方法：1、市盈率的计算公式：市盈率=每股市价/每股盈利2、举例：一个股本1亿股的公司，如果今年预计利润为2亿元，其每股收益EPS=2亿/1亿=2元。
如果目前股价为40元，则其市盈率：PE=40/2=20。
市盈率判定：1、低市盈率的原因。
过低的市盈率通常意味着该公司的业绩增长缓慢。
2、高市盈率的原因。
市盈率很高的公司通常是高成长、低利润的公司。
3、行业比较。
比较同一行业的股票的市盈率是非常有效的分析方法。
可以看出哪个股票被市场视为行业的龙头，还可能发现价值被低估的股票。
扩展资料：市盈率范围0-13 ：即价值被低估。
14-20：即正常水平。
21-28：即价值被高估。
大于28：反映股市出现投机性泡沫。
市盈率分类1、动态市盈率。
动态市盈率=现价/全年“预估”每股收益。
2、静态市盈率。
静态市盈率=现价/前一年的每股收益率。
参考资料来源： 百科-市盈率

四、布林线的P值是怎么计算的？

布林线的常规参数是20，2.，前者是后者的10倍

五、统计P值是什么，怎么算？

P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。
但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
计算：为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。
 ；
1、左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值2、右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值3、双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值扩展资料美国统计协会公布了P值使用的几大准则：准则1：P值可以表达的是数据与一个给定模型不匹配的程度这条准则的意思是说，我们通常会设立一个假设的模型，称为“原假设”，然后在这个模型下观察数据在多大程度上与原假设背道而驰。
P值越小，说明数据与模型之间越不匹配。
准则2：P值并不能衡量某条假设为真的概率，或是数据仅由随机因素产生的概率。
这条准则表明，尽管研究者们在很多情况下都希望计算出某假设为真的概率，但P值的作用并不是这个。
P值只解释数据与假设之间的关系，它并不解释假设本身。
准则3：科学结论、商业决策或政策制定不应该仅依赖于P值是否超过一个给定的阈值。
这一条给出了对决策制定的建议：成功的决策取决于很多方面，包括实验的设计，测量的质量，外部的信息和证据，假设的合理性等等。
仅仅看P值是否小于0.05是非常具有误导性的。
准则4：合理的推断过程需要完整的报告和透明度。
这条准则强调，在给出统计分析的结果时，不能有选择地给出P值和相关分析。
举个例子来说，某项研究可能使用了好几种分析的方法。
而研究者只报告P值最小的那项，这就会使得P值无法进行解释。
相应地，声明建议研究者应该给出研究过程中检验过的假设的数量，所有使用过的方法和相应的P值等。
准则5：P值或统计显著性并不衡量影响的大小或结果的重要性。
这句话说明，统计的显著性并不代表科学上的重要性。
一个经常会看到的现象是，无论某个效应的影响有多小，当样本量足够大或测量精度足够高时，P值通常都会很小。
反之，一些重大的影响如果样本量不够多或测量精度不够高，其P值也可能很大。
准则6：P值就其本身而言，并不是一个非常好的对模型或假设所含证据大小的衡量。
简而言之，数据分析不能仅仅计算P值，而应该探索其他更贴近数据的模型。
声明之后还列举出了一些其他的能对P值进行补充的分析方手段，比如置信区间，贝叶斯方法，似然比，FDR（False Discovery Rate）等等。
这些方法都依赖于一些其他的假定，但在一些特定的问题中会比P值更为直接地回答诸如“哪个假定更为正确”这样的问题。
声明最后给出了对统计实践者的一些建议：好的科学实践包括方方面面，如好的设计和实施，数值上和图形上对数据进行汇总，对研究中现象的理解，对结果的解释，完整的报告等等——科学的世界里，不存在哪个单一的指标能替代科学的思维方式。
参考资料来源： 百科-P值

参考文档