Как можно оценить ожидание квадрата нормального CDF в закрытой форме?
Здесь , - действительные числа, , и - функции плотности и распределения стандартной нормальной случайной величины, соответственно.
Ну где ты застрял? Вы пытались это оценить? Возможно, используйте тот факт, что
—
хранится
Я пытался оценить интеграл, используя интеграцию по частям и другие (простые) методы, но это никуда меня не привело. Кроме того, я фактически начал с дисперсии, чтобы добраться сюда. Я нашел похожий вопрос ( stats.stackexchange.com/questions/61080/… ), но расширение на CDF в квадрате не кажется тривиальным.
—
Андрей
Рассматривали ли вы использование полярных координат?
—
StatsStudent
Нет, не могли бы вы рассказать немного подробнее?
—
Андрей
Если и , то равномерно распределяется между 0 и 1. Его второй момент равен . Я вспоминаю попытки вычислить что-то вроде того, что вы просите для общих и , но я не нашел решений в замкнутой форме.
—
StijnDeVuyst