prob是什么意思(prob网络用语)
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一、stata结果中的r2是什么
stata中r2-a是修正后的r方意思。
R2是右上角的0.0191，因为用的是一元回归，所以不用看adjR2了；MSE就是1.0248^2。R2是拟合度，一般情况下越接近1越好；MSE，meansquarederror，看误差的。系数中a和b都在95%的显著性水平下显著，因为t值有够大，prob小于0.05。
二、在R语言中，参数prob和scale和df是什么意思
prob=probabilitie是概率，df=degreesoffreedom是自由度.scale(x,center=TRUE,scale=TRUE)函数scale执行中心化和标准化.若center为数字或向量,x减去center.center=TRUE则减去x的平均值,即center=mean(x).scale=TRUE,则为x中心化后除以根方差，若scale为与x等长的向量，则x除以scale每个值。
三、什么是bs模式
欧式看涨期权在行权日T的期望价值为E[max(S(T)–K,0)]，其中S(T)为股票在T时刻的价格，K为行权价。股价S满足对数正态分布，
在风险中性定价理论下，S的期望收益率为无风险收益率r，且期权的折现率也等于无风险收益率r
。因此，期权在当前时刻的价格C为：根据对数正态分布的性质可以方便的计算出E[max(S(T)–K,0)]，从而得到
著名的BS期权定价公式
（同时给出看涨期权价格C和看跌期权价格P）：根据公式并利用计算机，只要输入五个变量——当前股价S(0)、行权价格K，行权日距现在的时间（按年计算）T，无风险收益率r，以及标的股票的年收益率的标准差σ——就可以计算出欧式看涨（看跌）期权的理论价格，这无疑非常方便。然而我们需要了解定价公式背后的含义。
对于任何一个期权，在定价时有两个不确定性需要考虑：
这个期权到行权日到底是不是实值期权（in-the-money），就是到底有没有行权的价值（比如说我买了一个看涨期权，但是行权日股价S低于K，那么这个期权就没有价值）。
如果行权了，那么我们的（期望）收益到底能有多少（比如行权价是100，在行权日股价是110，那么每股我们能赚10块；而如果股价是120，则每股我们能赚20块）。
这两个不确定性恰恰就对应着由BS定价公式中的N(d_1)和N(d_2)。
以看涨期权为例来解释这一点。在BS公式中，N代表了标准正态分布的累积密度函数，因此N(d_1)和N(d_2)就代表两个概率。其中，
N(d_2)正是在风险中性世界中期权被行权的概率，即prob(S(T)>K)
。因此C公式中的第二项Ke^(-rT)N(d_2)就是在当前时点、考虑了行权概率后的行权费的期望（即为了在T购买股票所需的期望成本）。至于N(d_1)，对于它的理解远没有N(d_2)直观。先抛开N(d_1)不说，而来看看C公式中的第一项。
由于第二项代表着期望成本，那么第一项必然代表着行权得到股票的期望收益。
由于只有S(T)大于K才会行权，因此在行权的条件下，股票在行权时的期望价值是一个条件期望
，即E[S(T)|S(T)>K]。用这个条件期望乘以行权的概率N(d_2)再把它折现到今天（乘以e^(-rT)）就应该是C公式中的第一项。因此有：将S(0)替换为e^(-rT)E[S(T)]并带入上式可知：
由于E[S(T)|S(T)>K]>E[S(T)]，因此N(d_1)>N(d_2)（这从d_1大于d_2且N是单调增函数也可以验证）。根据这个关系，我们可以把
N(d_1)理解为风险中性世界中、按照股票价格加权的行权概率。这是因为和固定的行权成本K不同（K是独立于股价S的），收益和股价之间不是独立的。
N(d_1)在数学上还有另外的解释，它是
“以股票波动率σ为市场风险定价，并在以股票为计价单位时，期权被行权的概率”
。解释它需要涉及到测度变换、等价鞅、以及计价单位变换等高深的数学知识。更多的请见：
石川：布朗运动、伊藤引理、BS公式（后篇）
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