Sig. Ernesto
Vivace Impertinenza
Each one of us hopes for a normal life . Better(Higher) and worst(Lower) moments, but no traumatic excesses. Every day we face positive or negative events and we respond to these outside disturbances.
Positive or negative is binary outcome, intensity has an indeterminated scale of values and our response too.
React inadequately (maior or minor intensity, has no importance) gathers probabilties affecting the shape of the tails of the estimated "normal" distribution; otherwise nothing happens.
Normal remains normal. Example: we have an empty glass on the table.The glass falls down to the ground, we pick it up positioning it on the table again, in the same point Equilibrum. Event intensity is fully compensated throw an equal intensity reaction. Normal remains normal. Every "different" action gathers "different" probabilities. Normal life looks like this, a normal variable
Events, positive or negative, are like a coin tossing, head(1) or tails(0). You can't predict. You can't predict event intensity too. But you can react
Coin tossing, or a variable with 0 or 1 outcomes, looks normal too. But a unequal response to event intensity scrambles two "normals" and the difference in intensties generates probablities.
A random variable has fat tails if it can be expressed as a random mixture of normal random variables of different variances(our intensities).
So, you can't have a "normal life". You'll have an extraordinary, unique life. Like this:
So, do your best. Simply
Sig.E
Note: generando una variabile normale stand. e una variabile binaria (0,1) , ipotizzando di attribuire un valore alfa all'uscita di un "1" e un valore beta all'uscita di uno "0", e moltiplicando questi valori per la variabile standard (originando quella che è a tutti gli effetti una "mistura" di due distribuzioni) osservermo che:
se alfa=beta (intensità evento e intensità risposta nell'esempio in inglese cui sopra) non avremo eccesso di curtosi ma semplicemente maggior varianza nel caso alfa+beta >1.
In tutti gli altri casi avremo eccesso di curtosi ovvero ammasso di probabilità extra sulle code (le case dei cigni).
Poiche' non potremo mai esser certi di aver:
a) ben compreso l'intensità dell'evento generico
b) ben valutata l'intensità della nostra reazione (che potrebbe essere sovra/sotto dimensionata)
non ci resta che arrenderci e prender coscienza della pochezza delle nostre decisioni o previsioni.
Non ci rimane che fare del nostro meglio.
Codice in Stata(con dimostrazione) disponibile se interessa.
Saluti
Positive or negative is binary outcome, intensity has an indeterminated scale of values and our response too.
React inadequately (maior or minor intensity, has no importance) gathers probabilties affecting the shape of the tails of the estimated "normal" distribution; otherwise nothing happens.
Normal remains normal. Example: we have an empty glass on the table.The glass falls down to the ground, we pick it up positioning it on the table again, in the same point Equilibrum. Event intensity is fully compensated throw an equal intensity reaction. Normal remains normal. Every "different" action gathers "different" probabilities. Normal life looks like this, a normal variable
Events, positive or negative, are like a coin tossing, head(1) or tails(0). You can't predict. You can't predict event intensity too. But you can react
Coin tossing, or a variable with 0 or 1 outcomes, looks normal too. But a unequal response to event intensity scrambles two "normals" and the difference in intensties generates probablities.
A random variable has fat tails if it can be expressed as a random mixture of normal random variables of different variances(our intensities).
So, you can't have a "normal life". You'll have an extraordinary, unique life. Like this:
So, do your best. Simply
Sig.E
Note: generando una variabile normale stand. e una variabile binaria (0,1) , ipotizzando di attribuire un valore alfa all'uscita di un "1" e un valore beta all'uscita di uno "0", e moltiplicando questi valori per la variabile standard (originando quella che è a tutti gli effetti una "mistura" di due distribuzioni) osservermo che:
se alfa=beta (intensità evento e intensità risposta nell'esempio in inglese cui sopra) non avremo eccesso di curtosi ma semplicemente maggior varianza nel caso alfa+beta >1.
In tutti gli altri casi avremo eccesso di curtosi ovvero ammasso di probabilità extra sulle code (le case dei cigni).
Poiche' non potremo mai esser certi di aver:
a) ben compreso l'intensità dell'evento generico
b) ben valutata l'intensità della nostra reazione (che potrebbe essere sovra/sotto dimensionata)
non ci resta che arrenderci e prender coscienza della pochezza delle nostre decisioni o previsioni.
Non ci rimane che fare del nostro meglio.
Codice in Stata(con dimostrazione) disponibile se interessa.
Saluti
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