La historia del riesgo (6.) Perdón, Gauss hizo un pequeño trabajo.

Siento mucho que Gauss haya hecho un pequeño trabajo.

• Gauss De esta imagen podemos ver que en la historia de las matemáticas, sólo Newton (en el extremo izquierdo) y Arquímedes (en el extremo derecho) mencionados en el artículo anterior están a un nivel con Gauss, mientras que Gauss se encuentra en el centro. Es difícil mencionar los grandes logros de Gauss, en parte debido a que se limita a un artículo y sus resultados son demasiado grandes, y en parte debido a que muchas de sus capacidades no se entienden (un yo sincero y directo).

  El contenido de la gestión del riesgo y la relación entre Gauss y Gauss es otra historia interesante. La curva de la normalidad que hemos mencionado anteriormente, la curva de la campana que el matemático más retorcido de la historia, Von Mover, pintó ("La historia del riesgo": Von Mover y la curva de Dios), murió en 1754, y Gauss nació en 1777, pero en estudios posteriores, todos llamamos a la distribución de Gauss.

  Esto puede complementarse con un curioso y frío conocimiento, llamado el teorema de Fonstigler, que dice que no hay un teorema científico que tenga el nombre de su primer descubridor. Por ejemplo, la constante de Eura, que es en realidad el logarítmo natural, e, fue descubierto primero por la familia Bernoulli; las dos primeras leyes de Newton fueron presentadas por Galileo, Hooke (que es la ironía favorita de Newton) y otros, respectivamente; la conocida Ley de Loda fue el resultado de John Bernoulli, quien necesariamente pagó por la Ley de Loda; y, en términos generales, los números árabes fueron inventados por los indios. Incluso la Ley de Fonstigler fue presentada por un académico suizo.

  Por eso dices que hay que buscar a alguien para juzgar el caso de Kim Moor.

  Por supuesto, en cualquier caso, es muy divertido acusar a Gauss de copiar a Pommower, después de todo, todos los matemáticos de la generación de hoy copian a Gauss. Gauss es un genio inmenso, por ejemplo, en los libros de matemáticas de secundaria todos han visto la historia de Gauss de la infancia, la lista de diferencias y la escala de Gauss de la juventud.

  Un gran dios como este, si estuviera vivo hoy, no sabe cuántas aplicaciones extrañas diseñaría.

  Gauss, que ha participado en casi todas las disciplinas de las matemáticas modernas, no ha publicado ninguna opinión específica sobre la gestión de riesgos, pero sí tiene un gran interés en la teoría de la probabilidad y las estadísticas matemáticas, como el conocido teorema de Gauss-Markov, que es una rama de la investigación de la distribución normal. Gauss fue llamado a una pequeña ciudad de Baviera para realizar una medición geográfica, donde Gauss se quejaba constantemente de que todos los que lo rodeaban no eran dignos de su inteligencia y que no habría nada de Sheldon si no fuera porque la red no se hubiera desarrollado en ese momento.

  Gauss necesitaba estimar el efecto de la curvatura de la superficie de la Tierra sobre la distancia a la superficie en el momento de la medición, y en ese momento no había satélites, por lo que el método principal de medición era la medición continua. Aunque los resultados de cada medición eran diferentes, con el aumento de la cantidad de mediciones, la ley de los valores uniformes de dirección familiar, o la ley de los valores centrais dependientes de la curvatura, volvió a aparecer, y a través de esta distribución, Gauss pudo juzgar la distribución de estos valores alrededor de los valores uniformes para analizar la precisión de la muestra. Gauss podría haber sido el primero en descubrir aplicaciones de las distribuciones normales fuera de Gamble, y esta es la razón por la que la distribución normal finalmente recibió su nombre, por supuesto, el estudio de la naturaleza estadística de la distribución también es importante.

  Y esta idea es en realidad coherente con la idea que tenemos en la gestión de riesgos actual, que necesitamos juzgar la exactitud de la información que tenemos en nuestras manos. Las diferencias en el mundo son mucho más que uniformes, cada flor es diferente, cada persona es diferente, pero la razón por la que las clasificamos es porque tienen algo en común entre ellas, esta es la esencia de lo que queremos buscar o entender, y esta es la curva de la campana, o la normalidad de Gauss, donde la distribución encaja con la forma en que percibimos el mundo: encontrar el orden en el caos.

  

  La distribución normal constituye probablemente la base y el núcleo de la mayor parte de los sistemas de gestión de riesgos. Por ejemplo, para las compañías de seguros, a través de un sinnúmero de muestras completamente independientes, como un accidente automovilístico en Shanghai que no afecta a la seguridad general de la circulación en Beijing, un paciente en Chengdu es difícil de afectar el nivel de salud de la población de Shenzhen, las compañías de seguros pueden obtener una esperanza de vida estimada por cada tipo de personas mediante el extracto de un sinúmero de muestras de diferentes edades y grupos, estimando el rango de variación de la esperanza de vida, que se vuelve más precisa al agregar el historial de tabaquismo, el historial familiar, el historial de adicción a los teléfonos móviles, el historial de insomnio nocturno y la duración del soltero.

  Y para que aparezcan las hermosas curvas de la distribución normal, se necesitan al menos dos condiciones: primero, que haya el mayor número posible de muestras, y se puede imaginar que solo la investigación de los perros financieros de los programas de trabajo extra no puede deducir el tráfico en su ciudad, sin mencionar que hay suficientes romances para saber lo que es el amor.

  En cuanto a la gestión del riesgo de inversión, tenemos un paradigma analítico similar: buscar el valor medio de los cambios en los precios de las acciones a partir de un mar de humo de datos históricos, interpretar y predecir la desviación del valor medio con diferentes razones, como si fuéramos la manera de entender el mundo de pequeño a grande.

Transcrito por la Sociedad de Inversiones Cuantificadas de China