Толстые хвосты
Эта статья — Jupyter-блокнот, в котором я пытаюсь обобщить текущий уровень моего понимания статистических распределений с толстыми хвостами, популярно описанных у Нассима Талеба и Бенуа Мандельброта.
Загрузим хитро подготовленные данные:
import numpy as np
data = np.loadtxt('data/fat-tails.tsv')
И посмотрим на гистограмму:
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8, 2)
plt.rcParams['figure.dpi'] = 144
def plot_hist():
plt.hist(data, bins=35, density=True, color='silver')
plt.figure()
plot_hist()
plt.show()
Ходят неподтверждённые слухи, что большинство людей, если видят подобный холм, сразу хотят натянуть на него нормальное распределение. Давайте и мы начнём с такого упражнения.