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कुछ डेटा के लिए (जहां मैं मतलब और मानक विचलन है) मैं वर्तमान में क्यू समारोह का उपयोग करके कुछ से अधिक नमूने प्राप्त करने की संभावना का अनुमान x है यानी, मैं पूंछ संभावनाओं की गणना कर रहा हूं । लेकिन यह मेरे डेटा का एक सामान्य (गॉसियन) वितरण मानता है, और मैं एक भारी पूंछ वितरण संभालने से बेहतर हो सकता है, like log-normal or Cauchy । मैं भारी पूंछ वितरण के लिए पूंछ संभावनाओं की गणना कैसे कर सकते हैं?

हिन्दी साहित्य- सीमांचल

एक दृष्टिकोण के लिए एक पूंछ सूचकांक का अनुमान है और फिर उस मूल्य का उपयोग करने के लिए Tweedie चरम मूल्य वितरण में से एक में प्लग है । हिल की विधि या पिकलैंड के अनुमानक जैसे इस सूचकांक का आकलन करने के लिए कई दृष्टिकोण हैं। ये काफी महंगे कंप्यूटेशनली होते हैं । एक आसानी से निर्मित और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले हेरिस्टिक में ओएलएस अनुमान शामिल है जैसा कि जेवियर गैबिक्स द्वारा अपने पेपर रैंक-6/7 में वर्णित है: टेल एक्सपोनेंट्स के ओएलएस अनुमान में सुधार करने का एक सरल तरीका। यहां सार है:

Probability - भारी पूंछ वितरण के लिए पूंछ संभावना

एक विरोधी दृश्य के लिए, कॉस्मा शालिजी की प्रस्तुति देखें तो, आपको लगता है कि आपके पास एक शक्ति कानून है, है ना? खैर यह खास नहीं है? जो बताता है कि ऐसे Gabaix प्रस्ताव के रूप में OLS अनुमानों पर निर्भर है बुरा अभ्यास है. अधिक गणितीय कठोरता के लिए क्लॉजट, शालिजी, न्यूमैन पावर-लॉ वितरण अनुभवजन्य डेटा में देखें।

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