![肥尾效应](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/6/45065006/b_45065006.jpg)
2.1 一般符号和常用符号
是表示概率的符号,一般以
表示,其中X是随机变量,x是其取值。在第十一章和其他有必要的地方,我们会使用更正式(更法式)的理论定义。
是期望操作符。
是方差操作符。
是平均绝对偏差,以均值为对称(和中位数不同)。
φ(.)和f(.)一般被用来表征给定分布的PDF(概率密度函数)。在某些章节中,当随机变量X和Y满足不同的分布时,我们会用fx(x)和fy(y)来区分。
n一般表示求和的数目。
p一般表示矩的阶数。
F(.)一般被用来表示CDF[累积分布函数或者S是
的生存函数。
~表示一个随机变量满足某种法则下的分布。
是分布的特征函数,在某些讨论中,参数
也以ω表示,有时特征函数也以Ψ表示。
表示收敛于某分布,假设有一系列随机变量
代表随机变量Xn的累积分布函数Fn满足(在F连续的条件下,对于所有实数x):
![](https://epubservercos.yuewen.com/9CDFB3/24144896601871606/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-0031-0007.jpg?sign=1739264744-sOphUOeU4ZZbOvDWQFozFgmOrcsiFQd5-0-fc84a4c671c363673c505414732c2424)
表示收敛于某概率,对于任意ε>0,上述相同序列满足:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9CDFB3/24144896601871606/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-0031-0009.jpg?sign=1739264744-2Rh3RXzjYNea9WeL86fKZsSKsu9Bxi0L-0-688d1873d2f1dcba54798403921cc150)
表示必然收敛,是更强的收敛条件,可表示为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9CDFB3/24144896601871606/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-0031-0011.jpg?sign=1739264744-i7C1Mn4EHEnpqTP5U6AB951UqrK7f7QK-0-36a18d44fb98bb11040d24fd92256fd8)
Sn一般表示n个变量求和。
α和αs,我们一般使用αs∈(0,2]来表征柏拉图式稳定分布的尾部指数,而采用αp∈(0,∞)来表征帕累托(渐进于帕累托)分布的尾部指数,有时两个α会混淆,直接出现的α可以通过上下文来理解。
是均值为µ1,方差为σ21的高斯分布。
或者是
表示对数正态分布,概率密度函数f(L)(.)一般可以表示为
,其中均值为X0,方差
是尾部参数αs∈(0,2]的稳定分布,对称指数β∈(−1,1),中心参数
和离散参数σ>0。
是幂律类分布(见下节)。
是亚指数类分布(见下节)。
δ(.)是狄拉克δ函数。
θ(.)是阶跃θ函数。
erf(.)是误差函数,是高斯分布的积分是误差函数的补函数1−erf(.)。
一般定义为实向量
的向量范数
注意这里加上了绝对值。
是合流超几何函数:
是正则化广义超几何函数:
,这里
是Pochhammer表达式。
是Q-Pochhammer表达式,定义为