Details on Hansen's Skewed T
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Start by reading the arch package's implementation of Hansen's Skewed T distribution and compare its CDF, PPF, and moments with Hansen's paper and the other sources mentioned in the issue. Done means providing a reliable source that derives these expressions, or explaining whether a closed-form source could not be found.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Apologies if this is the wrong way to reach out for this topic, but I am curious on the details of Hansen's Skewed T distribution as you've implemented in the arch package. I've read his paper and some other papers in the literature, but I have not found a source that derives the PPF, CDF, and moments for the distribution.
I am working on a python package myself, and I want to include an implementation of Hansen's Skewed T. I could try to derive the CDF / PPF myself or use numerical methods (and measure the skewness / kurtosis with Monte Carlo), but I prefer a closed form expression with a reliable source if possible. I am not an academic, so I feel much more comfortable programming existing distributions than trying to derive or add to the existing math.
Obviously, you have these methods implemented, and I have seen a couple of other implementations of the Skewed T distribution floating around complete with PPF's, CDF's etc, so the derivation must be out there somewhere. If you could refer me to the paper that does this work that would be greatly appreciated!
Thanks for the good work--the Arch package is one of my favorites in the Python ecosystem, one of the few that I use regularly besides the basics (Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, etc)!
(EDIT: Oops, wrote this from my work account.)
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.6k
- フォーク
- 298
- 平均マージ
- 15時間 20分
- マージ済み PR（30日）
- 101
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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