фактическое распределение сделок

Причина, по которой наше регулируемое распределение не очень хорошо описывает фактическое распределение сделок, состоит в том, что реальное распределение имеет слишком много точек перегиба. Означает ли это, что полученное характеристическое распределение неверно? Скорее всего нет. При желании мы могли бы создать функцию распределения, которая имела бы больше двух точек перегиба.

Такую функцию можно было бы лучше подогнать к реальному распределению. Если бы мы создали функцию распределения, которая допускает неограниченное количество точек перегиба, то мы бы точно подогнали ее к наблюдаемому распределению. Оптимальное f, полученное с помощью такой кривой, практически совпало бы с эмпирическим. Однако чем больше точек перегиба нам пришлось бы добавить к функции распределения, тем менее надежной она была бы (т.е. она хуже представляла бы будущие сделки).

Мы не пытаемся в точности подогнать параметрическое IK наблюдаемому, а стараемся лишь определить, как распределяются наблюдаемые данные, чтобы можно было предсказать с большой уверенностью будущее оптимальное 1(если данные будут распределены так же, как в прошлом). В регулируемом распределении, подогнанном к реальным сделкам, удалены ложные точки перегиба. Поясним вышесказанное на примере. Предположим, мы используем доску Галтона.

Мы знаем, что асимптотически распределение шариков, падающих через доску, будет нормальным. Однако мы собираемся бросить только 4 шарика. Можем ли мы ожидать, что результаты бросков 4 шариков будут распределены нормально? Как насчет 5 шариков? 50 шариков? В асимптотическом смысле мы ожидаем, что наблюдаемое распределение будет ближе к нормальному при увеличении числа сделок. Подгонка теоретического распределения к каждой точке перегиба наблюдаемого распределения не даст нам большую степень точности в будущем.