Вопросы с тегом «mgf»

Функция создания моментов (mgf) - это действительная функция, которая позволяет получить моменты случайной величины и, следовательно, может характеризовать ее полное распределение. Используйте также в качестве логарифма кумулянтную производящую функцию.

2
Устойчиво ли распределение Пуассона и существуют ли формулы обращения для MGF?
Во-первых, у меня вопрос о том, является ли распределение Пуассона "стабильным" или нет. Очень наивно (и я не слишком уверен в «стабильных» распределениях), я разработал распределение линейной комбинации распределенных по Пуассону RV, используя продукт MGF. Похоже, я получаю еще один Пуассон с параметром, равным линейной комбинации параметров отдельных RV. Итак, …

1
Функции генерирования момента и преобразования Фурье?
Является ли функция, генерирующая моменты, преобразованием Фурье функции плотности вероятности? Другими словами, является ли функция, генерирующая момент, всего лишь спектральным разрешением распределения плотности вероятности случайной величины, то есть эквивалентным способом характеризации функции по ее амплитуде, фазе и частоте, а не по параметру? Если да, можем ли мы дать физическую интерпретацию …
10 moments  mgf  cumulants 

2
Ожидание квадратного корня суммы независимых квадратов равномерных случайных величин
Пусть - независимые и одинаково распределенные стандартные однородные случайные величины.X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] Ожидание легко:YnYnY_n E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} Теперь для скучной части. Чтобы применить LOTUS, мне понадобится PDF-файл …

1
Генерирующая момент функция внутреннего произведения двух гауссовских случайных векторов
Кто-нибудь может предложить, как я могу вычислить производящую момент функцию внутреннего произведения двух гауссовских случайных векторов, каждый из которых распределен как N( 0 , σ2)N(0,σ2)\mathcal N(0,\sigma^2) , независимо друг от друга? Есть ли какой-то стандартный результат для этого? Любой указатель высоко ценится.
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.