Блог им. AlexeyPetrushin

Заполнить провалы в распределении вероятностей

Полезная штука, когда недостаточно данных, особенно в концах, PDF получается зигзаг.

Можно улучшить, если заполнить провалы соседним меньшим значением. 

Заполнить провалы в распределении вероятностей

Можно также сделать интерполяцию и гладкую форму, но, не зная точно распределение, с интерполяцией можно ошибиться и завысить значения, грубый подход с наименьшим соседним значением выглядит безопаснее.

UPDATE: Это не настоящее распределение из цен акций, это просто мелкая хитрость как вслепую чуть улучшить распределение (сглаживание интерполяцией мне кажется вслепую делать нельзя), этот конкретный пример это искуственные данные.
#43 по комментариям
9 комментариев
обычно сглаживают гладкой кривой по средним значениям.
avatar
3Qu, может быть, но это нужно аккуратно делать и примерно форму распределения представлять, иначе например, если в концах скажем вероятности около нуля 1/1000, можно ее сгладить и получить сглаженное значение по среднему выше в разы, получить например 1/200 и не заметить этого.

С грубым подходом такой ошибки не будет.
avatar
Alex Craft, 
получить сглаженное значение по среднему выше раз в 5 или 10, и не заметить. 
при правильном подходе, думаю, получить такое нельзя. Есть, например хорошие сплайновые алгоритмы с усреднением (готовые библиотеки — думать не надо). Есть и попроще, и, в принципе, получим примерно тоже самое.
avatar
Ну сгладили и дальше что? Смотреть приятнее?
avatar
myaucha, художника обидеть просто.)
avatar
3Qu, Мне кажется, что это чистой воды фетиш. Автор почти в каждом своем сообщении рисует нормальное распределение или близкое к нему. Фрейд бы уже давно заметил сходство с женской грудью. А при сглаживании вообще сосок нарисовал. Все дело в нерастраченной сексуальной энергии. Маньяк, короче!
avatar
myaucha, да, смотреть приятнее. И, если симуляции делать, где много вычислений с суммой (интегралом) по распределению, мне кажется если сгладить провалы будет лучше :). 
avatar
И что за распределение получается в итоге? Точно не Гаусс

В умных журналах написано, что это либо Inverted Gauss, либо Johnson SU distribution. К сожалению, ни одно из них не проходит тест Колмогорова-Смирнова...

С уважением
Мальчик buybuy, конкретно этот график это просто искуственная кривая, мелкая хитрость как вслепую чуть улучшить точность распределения убрав провалы.

Реальное распределение акций, в явном виде я не смог получить. Но получил неявно, через симуляцию по историческим ценам, price fitting. Получилась некая эмпирическая кривая.

Я потом напишу пост с картинками что получилось…
avatar

теги блога Alex Craft

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн