Por que a distribuição Cauchy é tão útil?


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Alguém poderia me dar alguns exemplos práticos da Distribuição Cauchy? O que o torna tão popular?


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Eu desafio a premissa - ela é realmente popular como modelo prático *? (Se sim, como você sabe, além de já ver exemplos práticos?) ... * [É amplamente usado em exemplos de livros didáticos por causa de sua simplicidade e como um contra-exemplo para várias coisas, mas duvido que sejam importantes. . Às vezes é usado como antes, mas isso não é como um modelo de dados].
Glen_b -Reinstate Monica

Eu já vi alguns exemplos práticos fora do meu campo de estudos, especificamente para o algoritmo MCMC. Portanto, eu fui curioso para saber se ele pode ser aplicado para as finanças ou ML
Maria Lavrovskaya

Quando você diz "para o algoritmo MCMC", você quer dizer "como um prior bayesiano" ou "como um modelo para dados em uma estrutura bayesiana" ou algo mais?
Glen_b -Reinstala Monica 7/07/19

Para computação hierárquica prévia e referência prévia.
Maria Lavrovskaya

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Seu uso como prioritário é devido às propriedades da distribuição (em geral, o objetivo é fornecer algum tipo de prévia pouco informativa); pelo teor da pergunta, eu não pensaria que você pretendia incluir anteriores. Há uma pergunta um tanto relacionada aqui: Quais são as propriedades de uma distribuição meia Cauchy?
Glen_b -Reinstala Monica 7/07/19

Respostas:


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Além de sua utilidade na física, a distribuição de Cauchy é comumente usada em modelos de finanças para representar desvios nos retornos do modelo preditivo. A razão para isso é que os profissionais de finanças têm receio de usar modelos que tenham distribuições de cauda leve (por exemplo, a distribuição normal) em seus retornos, e geralmente preferem seguir o outro caminho e usar uma distribuição com caudas muito pesadas (por exemplo, Cauchy). A história das finanças está repleta de previsões catastróficas baseadas em modelos que não tinham caudas suficientemente pesadas em suas distribuições. A distribuição de Cauchy tem caudas suficientemente pesadas para que seus momentos não existam e, portanto, é um candidato ideal para dar um termo de erro com caudas extremamente pesadas.

Note-se que esta questão da gordura das caudas em termos de erro nos modelos financeiros foi um dos principais conteúdos da crítica popular de Taleb (2007) . Nesse livro, Taleb aponta casos em que os modelos financeiros usaram a distribuição normal para termos de erro e observa que isso subestima a verdadeira probabilidade de eventos extremos, que são particularmente importantes em finanças. (Na minha opinião, este livro oferece uma crítica exagerada, uma vez que os modelos que usam desvios pesados ​​são de fato bastante comuns nas finanças. De qualquer forma, a popularidade deste livro mostra a importância da questão.)


Obrigado, agradeço sua resposta, pois estou familiarizado com o livro. A propósito, não tenho certeza se entendi corretamente essa parte da sua frase "gordura das caudas em termos de erro". Você se importaria de ser mais preciso com isso?
Maria Lavrovskaya


Nesse tipo de discussão geral, não temos uma propriedade específica da cauda em mente; portanto, a precisão na especificação do significado de "gordura" ou "peso" das caudas diminui a generalidade. Vale a pena rever algumas caracterizações de distribuições de caudas grossas e distribuições de cauda pesados para ver o tipo de propriedades que tenho em mente.
Reponha Monica

Você poderia explicar o que a precisão significa no inglês simples? Quero dizer, eu entendo que é inverso da variância, mas busco entender por que, se falamos de anteriores, obtemos n0 no denominador - o tamanho da amostra anterior.
Maria Lavrovskaya

Sem ver o contexto do que você está falando, o que você pergunta não é claro. Posso sugerir que você faça isso como uma nova pergunta neste site, com todo o contexto relevante fornecido.
Reponha Monica

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A distribuição padrão de Cauchy é derivada da razão de duas distribuições normais independentes. Se e , então .XN(0 0,1)YN(0 0,1)XYCauchy(0 0,1)

A distribuição de Cauchy é importante na física (onde é conhecida como distribuição de Lorentz) porque é a solução para a equação diferencial que descreve a ressonância forçada. Na espectroscopia, é a descrição da forma das linhas espectrais sujeitas a ampliação homogênea na qual todos os átomos interagem da mesma maneira com a faixa de frequência contida na forma da linha.

Formulários:

  • Utilizado em teoria mecânica e elétrica, antropologia física e problemas de medição e calibração.

  • Na física, é chamada de distribuição lorentziana, onde é a distribuição da energia de um estado instável na mecânica quântica.

  • Também usado para modelar os pontos de impacto de uma linha reta fixa de partículas emitida a partir de uma fonte pontual.

Fonte .


Obrigado. A primeira frase é bastante útil. Estou muito longe da física, você poderia dar exemplos considerando finanças ou aprendizado de máquina?
Maria Lavrovskaya

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Não é realmente usado em finanças ou aprendizado de máquina (praticamente); é usado em física (99,9% do tempo). Suponho que se alguém quisesse modelar a proporção entre duas variáveis ​​independentes e normalmente distribuídas em finanças, usaria a distribuição de Cauchy.
Matthew Anderson

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Uma razão pela qual poderia ser útil nas finanças é que tem caudas extremamente pesadas. Como não tem momentos, não faz sentido dizer que possui alta curtose, mas é propenso a observações extremas, altas e baixas.
Dave

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Ele é utilizado na aprendizagem de máquina, em especial, como uma distribuição antes em Bayesiana inferência. Em particular, o meio-Cauchy é usado como prioritário para determinadas variáveis ​​de escala.
307 Wayne Wayne

2
@Wayne Você poderia dar um exemplo, talvez uma referência?
Dave
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