Подгонка распределений к данным

• 1. MLE для экспоненциального распределения
  MLE отвечает на вопрос: «при каком значении \(\lambda\) наши данные наиболее вероятны?»
• 2. Метод моментов (MoM)
  Идея MoM проста: «теоретические» моменты распределения приравниваются к
• 3. Метод процентилей
  Метод процентилей приравнивает теоретический квантиль к выборочному.
• 4. Критерий согласия χ²
  \(\chi^2\)-статистика суммирует квадратные отклонения наблюдённых частот от ожидаемых,
• 5. Инфляция исков
  Если все иски выросли в \((1+k)\) раз (то есть \(Y = (1+k) \cdot X\)), то это