Perguntas com a marcação «heavy-tailed»

(Isso se baseia em uma pergunta que acabei de chegar por e-mail; adicionamos algum contexto de uma breve conversa anterior com a mesma pessoa.) No ano passado, disseram-me que a distribuição gama é mais pesada que a lognormal, e desde então me disseram que não é o caso. Qual é …

41 distributions  gamma-distribution  lognormal  heavy-tailed 

A partir de leituras sobre distribuições de cauda longa e pesada, entendi que todas as distribuições de cauda longa são de cauda pesada , mas nem todas as distribuições de cauda pesada são de cauda longa . Alguém poderia fornecer um exemplo de: uma função de densidade contínua, simétrica, com …

14 distributions  heavy-tailed 

Nas minhas notas de aula, diz: A distribuição t parece normal, embora com caudas um pouco mais pesadas. Entendo por que pareceria normal (por causa do Teorema do Limite Central). Mas estou tendo dificuldade em entender como provar matematicamente que ela possui caudas mais pesadas que a distribuição normal e …

10 normal-distribution  t-distribution  heavy-tailed 

Uma pergunta de exercício faz Sejam rvs com uma distribuição normal comum com . Calcule o coeficiente de dependência da cauda superior para todos .X1,X2X1,X2X_1, X_2N(0,1)N(0,1)N(0,1)Corr(X1,X2)=ρCorr⁡(X1,X2)=ρ\operatorname{Corr}(X_1, X_2) = \rhoρ∈[−1,1]ρ∈[−1,1]\rho \in [-1, 1] O que significa dizer que eles têm uma distribuição normal "comum"? Meu primeiro pensamento foi que eles queriam …

8 probability  random-variable  heavy-tailed 

Dadas duas variáveis ​​aleatórias Cauchyθ1∼Cauchy(x(1)0,γ(1))θ1∼Cauchy(x0(1),γ(1))\theta_1 \sim \mathrm{Cauchy}(x_0^{(1)}, \gamma^{(1)}) eθ2∼Cauchy(x(2)0,γ(2))θ2∼Cauchy(x0(2),γ(2))\theta_2 \sim \mathrm{Cauchy}(x_0^{(2)}, \gamma^{(2)}). Isso não é independente. A estrutura de dependência de variáveis ​​aleatórias pode frequentemente ser quantificada com sua covariância ou coeficiente de correlação. No entanto, essas variáveis ​​aleatórias de Cauchy não têm momentos. Assim, covariância e correlação não existem. …

7 covariance  independence  copula  heavy-tailed