外国語教育で極値統計・VaR・期待ショートフォール：自分用メモ - 草薙の研究ログ
極値統計 極値分布：最小値や最大値が（漸近的に）従う分布。リスク管理などで使われる。 一般極値分布（generalized extreme value distribution, GEV）は，3つのパラミターをもつ。 位置パラミター スケールパラミター 形状パラミター 形状パラミターの値によって，分布のかたちはかわる。ガンベル型，フレシェ型，ワイブル型など。それぞれ番号があって，1,2,3。これらを総じて（一般化して），一般極値分布とよぶそうだ。 Rでいろいろやるには， ismev evir など，いろいろあるようだけども，evdパッケージが良さそうだった。以下例。 #正規分布乱数で最大値のセットを再現 r<-numeric(0) for(i in 1:1000){ r[i]<-max(rnorm(100)) } fgev(r)#最尤法によるパラミター推定 #確率密度分布の描画 x<-se
Hagen Kleinert
This is an introductory book dealing with collective phenomena in many-body systems. A gas of bosons or fermions can show oscillations of various types of densities. These are described by different combinations of field variables. Especially delicate is the competition of these variables. In superfluid 3He, for example, the atoms can be attracted to each other by molecular forces, whereas they ar
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