なぜディストリビューションが重要なのですか？

これは、このフォーラムでこれまでに質問された最も愚かな質問と同じくらい下がるかもしれませんが、前の質問に対する健全で意味のある回答を受け取ったので、私は再び運を伸ばすつもりです。

統計的分布の重要性については、特に資産のリターンに関連しており、さらに具体的には資産配分に関連しているため、しばらく混乱していました。

私の具体的な質問は次のとおりです。S＆P 500の月次収益データが20年あると仮定します。単純にできるときに、資産配分決定のために特定の種類の分布（つまり、通常/ジョンソン/レビーフライトなど）を想定する必要があるのはなぜですか。私が持っている履歴データに基づいて、資産割り当ての決定を行うだけですか？

仮定の分布（つまり、パラメトリック分析）を使用すると、メソッドの計算コストを削減できます。回帰または分類タスクを実行することを想定しています。つまり、ある時点で、いくつかのデータの分布を推定することになります。ノンパラメトリック法は、データが十分に調査された分布に準拠していない場合に役立ちますが、通常、計算に時間がかかるか、格納するメモリが多くなります。

また、データが、一様にランダムなプロセスの平均であるなど、分布に準拠するプロセスによって生成される場合、その分布を使用する方が理にかなっています。一様変数のセットを平均化する場合、正しい分布はおそらくガウス分布です。

補完ジェームズの答え：パラメトリックモデルは、（通常は）良いフィット感を持っているために、以下のサンプルを必要とする：これは彼らの一般化力を高めることがあります。彼らも間違っている、より良い新しいデータを予測すること、です。もちろん、これは状況、モデル、サンプルサイズによって異なります。