from numpy import * v=mat('1 0;0 1') e=mat('0.05;0.1') ones=mat('1;1') a= ones.T*v.I*ones b= ones.T*v.I*e c= e.T*v.I*e d=a*c-b*b a b c d #利用公式求组合权重 miu=0.075 c=0.0125 b=0.15 g= v.I*(c*ones-b*e)/d a=2.0 h= v.I*(a*e-b*ones)/d x=g+h*miu print (x) #最小方差资产组合的权重 #利用公式求方差 var=(a*miu*miu-2*b*miu+c)/d

这段代码是利用Python中的NumPy库来实现最小方差组合的权重和方差的计算。首先，创建了两个2x2的矩阵v和e，分别表示资产的协方差矩阵和预期收益率。然后，计算了a、b、c、d四个变量，这些变量是用来计算最小方差组合权重和方差的公式中的系数。接着，根据公式计算出最小方差组合的权重x和方差var。最后，输出了计算结果。

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给出下面代码注释from scipy.stats import norm from numpy import * n=36 mu = 70 sigma = 15 xbar = 66.5 alpha = 0.05 rig = 1-alpha/2 left = alpha/2 z = (xbar-mu)/(sigma/sqrt(n))q1 = norm.ppf(left，，1)q2 = norm.ppf(rig，，1) if q1 <= z <= q2:print('Accept xbar = mu')else:

# 导入norm函数用于正态分布的概率密度函数和累计分布函数的计算
# 导入numpy库中的sqrt函数用于计算样本数的平方根
from scipy.stats import norm
from numpy import *

# 样本量为36，总体均值为70，总体标准差为15，样本均值为66.5
n = 36
mu = 70
sigma = 15
xbar = 66.5

# 设置显著性水平为0.05，计算左侧和右侧的临界值
alpha = 0.05
rig = 1 - alpha / 2
left = alpha / 2

# 计算样本均值的z分数
z = (xbar - mu) / (sigma / sqrt(n))

# 计算左侧和右侧的临界值对应的z分数
q1 = norm.ppf(left)
q2 = norm.ppf(rig)

# 判断样本均值的z分数是否落在临界值范围内
if q1 <= z <= q2:
print('Accept xbar = mu')
else:
print('Reject xbar != mu')

给代码每行后面注释from scipy.stats import norm from numpy import * n=36 mu = 70 sigma = 15 xbar = 66.5 alpha = 0.05 rig = 1-alpha/2 left = alpha/2 z = (xbar-mu)/(sigma/sqrt(n))q1 = norm.ppf(left，，1)q2 = norm.ppf(rig，，1) if q1 <= z <= q2:print('Accept xbar = mu')else: print('Not accept xbar = mu')print(q1,q2)print(z)

# 导入norm函数用于正态分布的概率密度函数和累计分布函数的计算
from scipy.stats import norm
# 导入numpy库中的sqrt函数用于计算样本数的平方根
from numpy import *

# 样本量为36，总体均值为70，总体标准差为15，样本均值为66.5
n = 36
mu = 70
sigma = 15
xbar = 66.5

# 设置显著性水平为0.05，计算左侧和右侧的临界值
alpha = 0.05
rig = 1 - alpha / 2
left = alpha / 2

# 计算样本均值的z分数
z = (xbar - mu) / (sigma / sqrt(n))

# 计算左侧和右侧的临界值对应的z分数
q1 = norm.ppf(left)
q2 = norm.ppf(rig)

# 判断样本均值的z分数是否落在临界值范围内
if q1 <= z <= q2:
print('Accept xbar = mu')
else:
print('Not accept xbar = mu')

# 打印左侧和右侧的临界值以及样本均值的z分数
print(q1, q2)
print(z)