Perguntas com a marcação «moments»

EU SEI o que são momentos e como calculá-los e como usar a função de geração de momentos para obter momentos de ordem superior. Sim, eu sei matemática. Agora que eu preciso lubrificar meu conhecimento de estatística para o trabalho, pensei em fazer essa pergunta - ela está me incomodando …

65 distributions  terminology  moments  intuition 

Uma distribuição com média finita e variação infinita pode ter uma função geradora de momentos? Que tal uma distribuição com média finita e variação finita, mas infinitos momentos mais altos?

28 variance  moments  mgf 

Estou fazendo um experimento numérico que consiste em amostrar uma distribuição lognormal X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma) e tentar estimar os momentos E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] por dois métodos: Olhando para a média amostral do XnXnX^n Estimando μμ\mu e σ2σ2\sigma^2 usando as médias da amostra para log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X) e depois usando o fato de que, para …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

Um método ingênuo para aproximar uma distribuição normal é adicionar talvez variáveis ​​aleatórias de IID uniformemente distribuídas em , depois mais recentes e redimensionar, contando com o Teorema do Limite Central. ( Observação : existem métodos mais precisos, como a transformação Box-Muller .) A soma das variáveis ​​aleatórias IID é …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

migrado de math.stackexchange . Estou processando um longo fluxo de números inteiros e estou pensando em rastrear alguns momentos para poder calcular aproximadamente vários percentis para o fluxo sem armazenar muitos dados. Qual é a maneira mais simples de calcular percentis a partir de alguns momentos. Existe uma abordagem melhor …

20 algorithms  mathematical-statistics  moments 

É comum usar o segundo, terceiro e quarto momentos de uma distribuição para descrever certas propriedades. Momentos parciais ou momentos maiores que o quarto descrevem propriedades úteis de uma distribuição?

20 distributions  moments  partial-moments 

Normalmente, somos apresentados ao método de estimadores de momentos "equiparando os momentos da população à sua amostra" até estimarmos todos os parâmetros da população; de modo que, no caso de uma distribuição normal, precisaríamos apenas do primeiro e do segundo momento, porque eles descrevem completamente essa distribuição. E(X)=μ⟹∑ni=1Xi/n=X¯E(X)=μ⟹∑i=1nXi/n=X¯E(X) = \mu …

19 mathematical-statistics  lognormal  moments  method-of-moments 

O texto de Wackerly et al. Afirma esse teorema "Let e denotam as funções geradoras de momento das variáveis ​​aleatórias X e Y, respectivamente. Se ambas as funções geradoras de momento existem e para todos os valores de t, X e Y têm a mesma distribuição de probabilidade ". sem …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

Questão principalmente teórica. Existem exemplos de distribuições não normais que têm os quatro primeiros momentos iguais aos da normal? Eles poderiam existir na teoria?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

Deixe- BtBtB_t ser um movimento browniano padrão. Seja Ej,nEj,nE_{j, n} denotar o evento {Bt=0 for some j−12n≤t≤j2n},{Bt=0 for some j−12n≤t≤j2n},\left\{B_t = 0 \text{ for some }{{j-1}\over{2^n}} \le t \le {j\over{2^n}}\right\},e deixeKn=∑j=2n+122n1Ej,n,Kn=∑j=2n+122n1Ej,n,K_n = \sum_{j = 2^n + 1}^{2^{2n}} 1_{E_{j,n}},que111indica a função do indicador. Existeρ>0ρ>0\rho > 0tal que paraP{Kn≥ρ2n}≥ρP{Kn≥ρ2n}≥ρ\mathbb{P}\{K_n \ge \rho2^{n}\} \ge …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian 

O que se quer dizer com a afirmação de que a curtose de uma distribuição normal é 3. Significa que na linha horizontal o valor de 3 corresponde à probabilidade de pico, ou seja, 3 é o modo do sistema? Quando olho para uma curva normal, parece que o pico …

18 normal-distribution  moments  kurtosis 

Estou tentando entender o vínculo entre a função geradora de momento e a função característica. A função geradora de momento é definida como: 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!} Usando a expansão em série de , Posso encontrar todos …

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

A seguir, são semelhantes, mas diferentes dos posts anteriores, aqui e aqui Dadas duas distribuições que admitem momentos de todas as ordens, se todos os momentos de duas distribuições são iguais, então são distribuições idênticas ae? Dadas duas distribuições que admitem funções geradoras de momentos, se elas tiverem os mesmos …

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

Existem fórmulas on-line conhecidas para calcular médias móveis exponencialmente ponderadas e desvios padrão de um processo (xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} . Para a média, μn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n e pela variação σ2n=(1−α)σ2n−1+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) a partir do qual você pode calcular o desvio …

15 moments  online  kurtosis 

O que é uma função geradora de momento (MGF)? Você pode explicar isso em termos leigos e junto com um exemplo simples e fácil? Por favor, limite o uso de anotações matemáticas formais, tanto quanto possível.

15 moments  intuition  mgf