Вопросы с тегом «moments»

Я ЗНАЮ, что такое моменты и как их вычислять и как использовать функцию генерации моментов для получения моментов более высокого порядка. Да, я знаю математику. Теперь, когда мне нужно смазать свои статистические знания для работы, я подумал, что с таким же успехом могу задать этот вопрос - это мучало меня …

65 distributions  terminology  moments  intuition 

Может ли распределение с конечным средним и бесконечной дисперсией иметь моментную функцию? Как насчет распределения с конечным средним и конечной дисперсией, но с бесконечно большими моментами?

28 variance  moments  mgf 

Я делаю некоторый численный эксперимент, который состоит в выборке логнормального распределения X~ LN( μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma) и попытке оценить моменты E [ XN]Е[ИксN]\mathbb{E}[X^n] двумя методами: Глядя на выборку среднего значения ИксNИксNX^n Оценивая μμ\mu и σ2σ2\sigma^2 , используя выборочные средние для журнал( X) , журнал2( X)журнал⁡(Икс),журнал2⁡(Икс)\log(X), \log^2(X) , а затем используя тот …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

Один наивный метод для аппроксимации нормального распределения состоит в том, чтобы сложить, возможно, 100100100 случайных величин IID, равномерно распределенных по [0,1][0,1][0,1] , затем пересчитать их и изменить масштаб, полагаясь на Центральную предельную теорему. ( Примечание : существуют более точные методы, такие как преобразование Бокса – Мюллера .) Сумма IID U(0,1)U(0,1)U(0,1)случайных …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

мигрировал из math.stackexchange . Я обрабатываю длинный поток целых чисел и рассматриваю возможность отслеживания нескольких моментов, чтобы иметь возможность приблизительно рассчитать различные процентили для потока без сохранения большого количества данных. Какой самый простой способ вычислить процентили из нескольких моментов. Есть ли лучший подход, который предполагает хранение небольшого количества данных?

20 algorithms  mathematical-statistics  moments 

Обычно используют второй, третий и четвертый моменты распределения для описания определенных свойств. Частичные моменты или моменты выше четвертого описывают какие-либо полезные свойства распределения?

20 distributions  moments  partial-moments 

Мы, как правило, знакомимся с методом оценки моментов, «приравнивая моменты совокупности к их выборочному аналогу», пока не оценим все параметры совокупности; так что в случае нормального распределения нам понадобятся только первый и второй моменты, потому что они полностью описывают это распределение. E(X)=μ⟹∑Nя = 1Xя/ n=X¯E(Икс)знак равноμ⟹Σязнак равно1NИкся/Nзнак равноИкс¯E(X) = \mu …

19 mathematical-statistics  lognormal  moments  method-of-moments 

Wackerly др текстовой утверждает эту теорему «Пусть mx(t)mx(t)m_x(t) и my(t)my(t)m_y(t) обозначат момент-производящих функции случайных величин X и Y, соответственно. Если оба момента , генерирующие функции существуют и mx(t)=my(t)mx(t)=my(t)m_x(t) = m_y(t) для всех значений t, тогда X и Y имеют одинаковое распределение вероятностей ". без доказательства того, что это выходит за …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

В основном теоретический вопрос. Есть ли примеры ненормальных распределений, у которых первые четыре момента равны нормальным? Могут ли они существовать в теории?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

Пусть - стандартное броуновское движение. Пусть обозначает событие и пусть где обозначает функцию индикатора. Существует ли такое, что для для всех ? Я подозреваю, что ответ - да; Я пытался возиться с методом второго момента, но без особой пользы. Можно ли это показать методом второго момента? Или я должен попробовать …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian 

Что означает утверждение, что эксцесс нормального распределения равен 3. Означает ли это, что на горизонтальной линии значение 3 соответствует пиковой вероятности, т. Е. 3 является модой системы? Когда я смотрю на нормальную кривую, кажется, что пик приходится на центр, то есть на 0. Так почему эксцесс не 0, а 3?

18 normal-distribution  moments  kurtosis 

Я пытаюсь понять связь между генерирующей момент функцией и характеристической функцией. Генерирующая момент функция определяется как: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} Используя разложение в ряд Я могу найти все моменты распределения для случайной величины X.exp(tX)=∑∞0(t)n⋅Xnn!exp⁡(tX)=∑0∞(t)n⋅Xnn!\exp(tX) = \sum_0^{\infty} \frac{(t)^n …

17 probability  moments  mgf  method-of-moments  characteristic-function 

Следующие похожи, но отличаются от предыдущих постов здесь и здесь Для двух распределений, которые допускают моменты всех порядков, если все моменты двух распределений одинаковы, то являются ли они одинаковыми распределениями ae? Для двух распределений, которые допускают функции, порождающие моменты, если они имеют одинаковые моменты, являются ли их функции, порождающие моменты, …

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

Существуют хорошо известные онлайн-формулы для вычисления экспоненциально взвешенных скользящих средних и стандартных отклонений процесса . Для среднего,(xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n и для дисперсии σ2n=(1−α)σ2n−1+α(xn−μn−1)(xn−μn)σn2=(1−α)σn−12+α(xn−μn−1)(xn−μn)\sigma_n^2 = (1-\alpha) \sigma_{n-1}^2 + \alpha(x_n - \mu_{n-1})(x_n - \mu_n) из которого вы можете вычислить стандартное отклонение. Существуют ли похожие формулы для онлайн-расчета …

15 moments  online  kurtosis 

Что такое функция генерации момента (MGF)? Можете ли вы объяснить это с точки зрения непрофессионала и вместе с простым и легким примером? Пожалуйста, ограничьте использование формальных математических обозначений, насколько это возможно.

15 moments  intuition  mgf