LINEAR SYSTEMS ARE NEARLY GAUSSIAN. Rozkład normalny jest wygodny i upraszcza analizę. Niestety jest ono nierealistyczne. Definicja i własności gaussowskich procesów stochastycznych sugerują,że miary odchylenia od rozkładu Gaussa powinny być wyrażane przez łaczne rozkłady prawdopodobieństwa lub momenty rzedu wyższego niż 2. Parametrycznymi miarami odchylenia od rozkładu Gaussa jest skewness i kurtosis.Są one zerowe dla Gaussa.Zauważmy ,że z zerowego skewness nie wynika rozkład normalny ( patrz rozkład jednostajny). Wizualizacją zerowego skewness jest lokalizacja wierzchołka dokładnie pomiędzy minimami.Lewostonna skewness jest u nas roboczą nazwą hossy .Czas wzrostów jest większy od czasu spadku.Rozkład inflacji i obligacji usa min. styczeń 1940, max wrzesień 1981,min marzec 2020 sugeruje nearly Gaussian.Ewolucyjny superdeterminizm wskazuje na kurtozę jako free time statistic 7+4sqrt3. 882, 1453,2024. 2% jako cel Fedu to liniowa przyczynowość i myślenie życz...