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合著作者
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第一章 序言*，†
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第二章 术语、符号和定义
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2.1 一般符号和常用符号
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2.2 一般＆特殊概念目录
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第一部分 肥尾及其效应介绍
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第三章 非数理视角概述——剑桥大学达尔文学院讲义*，†
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3.1 薄尾和厚尾的差异
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3.2 直观理解：摇尾巴的狗
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3.3 一种（更合理的）厚尾分类方式及其效应
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3.4 肥尾分布的主要效应及其与本书的关联
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3.5 认识论与非对称推理
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3.6 幼稚的经验主义：不应该把埃博拉病毒和从梯子上跌落进行对比
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3.7 幂律入门（几乎没有数学）
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3.8 隐藏性质在哪里？
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3.9 贝叶斯图谱
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3.10 X和f(X)：混淆我们理解的X和相应风险敞口
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3.11 破产和路径依赖
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3.12 如何应对
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第四章 单变量肥尾，有限矩（第一层）†
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4.1 构造轻微肥尾的简单方法
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4.2 随机波动率能否产生幂律？
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4.3 分布的躯干、肩部和尾部
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4.4 肥尾、平均差和上升范数
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4.5 可视化p上升产生的等范数边界效应
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第五章 亚指数和幂律（第二层）
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5.0.1 重新排序
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5.0.2 什么是边界概率分布？
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5.0.3 创建一个分布
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5.1 尺度和幂律（第三层）
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5.2 幂律的性质
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5.3 钟形vs非钟形幂律
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5.4 幂律分布尾部指数插值：一个例子
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5.5 超级肥尾：对数帕累托分布
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5.6 伪随机波动率：一项研究
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第六章 高维空间厚尾†
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6.1 高维空间中的厚尾，有限矩
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6.2 联合肥尾分布及其椭圆特性
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6.3 多元学生T分布
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6.4 肥尾和互信息
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6.5 肥尾和随机矩阵，一个小插曲
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6.6 相关性和未定义方差
6.7 线性回归模型的肥尾残差
A 殊厚尾案例
A.1 多重模型与厚尾，战争-和平模型
A.2 转移概率：有不可逆破碎可能的事物终将破碎
第二部分 中数定律
第七章 极限分布综述*，†
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