Distributions elliptiques : Propriétés et applications
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les distributions sphériques et elliptiques, les mélanges normaux de variance, les modèles de facteurs et l'analyse des composantes principales.
Explore les formes quadratiques, les opérateurs Hecke, les valeurs propres et les fonctions supportées de manière compacte dans la théorie des matrices.
Explore la distribution limite des maxima de composantes de variables aléatoires indépendantes, conduisant à une distribution non dégénérée avec des marges Fréchet unitaires.
Couvre les mesures des risques, le calcul de VaR, ES, les contre-essais et les distributions multivariées pour l'évaluation des risques de portefeuille.
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
Introduit les types de variables, la distribution multinomiale, les caractéristiques des données, les formes des densités, la corrélation et les méthodes de visualisation des données.
