(ゴースはちょっとした仕事をしたけど)

• ゴース この図から,数学の歴史において,前文で言及したニュートン (最上位左) とアキメド (最上位右) のみが高氏と1級であり,高氏も最中位に立っていることがわかる.高氏の功績を列挙することは非常に困難である.その理由の一つは,幅が限られ,彼の成果があまりにも多く,もう一つは,その能力が限られ,その多くは私には理解できないからである. (真摯で直直な私) より一般的な言い方では,数学上の問題は高氏により証明され,高氏により研究され,高氏により提起され,高氏名で4つのカテゴリーに分けられている.

リスク管理の内容と高斯的関係とは別の面白い話である.我々は以前言及した正正形曲線,すなわち史上最も不幸な数学者のモフが描いた鐘形曲線 ((リスク小説 ((四):モフと神の曲線),モフは1754年に死去し,高スは1777年に生まれたが,後の研究では,正正形分布を高斯分布と呼んでいる.注意すべきモフの泉の下には知られ,活気があるかどうかわからない.

このことを補うのは,面白い冷たい知識であるスティグラーの法則である.すなわち,科学的な定理が,その最初の発見者の名で命名されていない.例えば,オラ定数,実際には自然対数であるeは,ベルヌーリ族が最初に発見した;ニュートンの三大法則の前2は,それぞれ,ガリレオ,フック (ニュートンの最も好みの皮肉である) 等によって提出された;誰もが知っているロビダの法則は,ロビダがお金を払ったジョン・ベルヌーリ族の成果である;また,一般的に言えば,アラビア数字は,実際にはインド人が発明した.そして,スティグラーの法則自体は,実際にはスイスの学者によって最初に提出された.

モフの件で誰が裁くのか?

当然のことながら,どんな目的のためにも,ゴスをモフを複製したと非難するのは,非常におかしなことだ.結局,複製に関しては,おそらく後世のすべての数学者は,多かれ少なかれゴスを複製しているだろう.ゴスは,非凡な天才である.例えば,高校の数学書では,誰もが子供のときのゴスの等差数列の和と少年ゴスの尺度画正方形の物語を見た.数学者として,彼がフェルマ大理に興味がないのは,彼がこのような法的な証明も方法もない推理の山を見つけることができると考えていたからである.人肉計算機として,彼の最大の愛好は,様々な星々の軌道を算出することであり,毎年復活祭の正確な日付を検索するために,日程を編み出したからである.

ブログで”アフィリエイト”を紹介している”アフィリエイト”は,アフィリエイトが”アフィリエイト”を”アフィリエイト”と表現している理由です.

近代数学のほぼすべての分野の研究に関与した高士は,リスク管理について特に発言することはなかったが,彼は確率論と数学的統計に非常に興味を持っていた.例えば,誰もが熟知している最小二乗法が,高士-マルコフ定理と呼ばれているが,これは正規分布の研究の1つの分岐結果である.そのとき,高士は,ババリアの小さな町に地理測定を行うように呼ばれ,そこで高士は,身の回りの誰もが彼の智力に匹敵しないことを絶えず嘆いていた.もし当時のネットワークが発達しなかったならば,今日シェルドンは何もなかっただろう.

測量時に地球表面の曲げ度が地表距離に与える影響を推定する必要があったため,その時は衛星がなかったため,測量の主な方法はを継続的に測ることであった.測量回数ごとに同じ結果が得られていても,測量回数が増えていくにつれ,我々の馴染みのある向平均値,すなわち中心値の法則が再び出現し,この分布の状況によって,ガスは,これらの観測値が平均値の周囲の分布を判断して,サンプル値の正確性を分析することができる.ガスは正規分布がギャンブル以外の応用を最初に発見した人物であり,これが正規分布が最後に彼の名前で命名された理由であり,もちろん,分布の統計的質に関する研究にも重要である.

この考え方は リスク管理における 現在の考え方に 合致します 情報の正確さを判断する必要があります 世界の違いは 均一性よりも ずっと大きいのです 花はそれぞれ違うのです 人間もそれぞれ違うのです しかし私たちはそれらを 一つのカテゴリーにまとめるのは 安定した共通性があるからです それが私たちが追求し理解したい本質なのです そしてこれは 時計曲線や高氏正規分布が 世界を理解する方法と 合致する場所です 混乱の中で世界の秩序が 見つかります

正規分布は,ほとんどのリスク管理システムの基礎と核心を構成している.例えば,保険会社にとって,上海での交通事故は北京の交通安全全体に影響を与えないなど,無数の完全に独立したサンプルを介して,成都の患者も,シェンフンの人々の健康レベルに影響を与えるのは困難である.保険会社は,無数の異なる年齢,異なる集団のサンプルを抽出することによって,各カテゴリーの人の平均寿命を得ることができ,平均寿命の変動の範囲を推定し,喫煙歴,家族病歴,携帯電話依存歴,深夜不眠歴,独身長さを加えることで,このような推定はより正確である.

正規分布の美しい曲線を 作り出すには 少なくとも2つの条件が必要です: “つ目は 可能な限り多くのサンプルを用意すること, プログラマーの金融犬の時間外労働を調査するだけで, 都市の渋滞を推論することは不可能で, 十分な数の恋愛が,恋愛とは何かを知ることは不可能であるということ (!); 2つ目は,それぞれのサンプルが相互に独立する必要があります, なぜなら,独立性がないと, 規則の代表性を保証することはできません, これは反直感的に聞こえますが, 家庭の子供たちを虐待するすべての事例にこの問題があることを想像できます.

投資リスクの管理については,似たような分析パターンが使われています. 煙のような歴史のデータから株価の変化の平均値を探し,異なる理由で平均値の偏差を解釈し,予測する,まるで私たちが小から大まで世界を認識する方法のように. しかし,株式市場は本当に正規分布に適合していますか? これは,リスク管理の歴史における別の面白い話かもしれません.

中国量化投資学会より