高等概率论:矩生成函数与特征函数(5), 视频播放量 69、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 1、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 申非的读书鬼屋, 作者简介 专注于数学与哲学话题的催眠频道,相关视频:高等概率论:习题选讲(1),高等概率论:矩生成函数与特征函数(3),
在我们获知了f(x)的具体形式之后,我们可以利用该积分获得矩生成函数,然后求得各阶的矩。当然,你也可以通过矩的定义来求矩。但许多情况下,上面指数形式的积分可以使用一些已有的结果,所以很容易获得矩生成函数。矩生成函数的求解矩的方式会便利许多。 矩生成函数的这一定义基于期望,因此可以使用期望的一些性质,产生有...
矩生成函数的一面是幂级数,我们已经说了很多。矩生成函数的另一面,是它的指数函数的解析形式。即 在我们获知了f(x)的具体形式之后,我们可以利用该积分获得矩生成函数,然后求得各阶的矩。当然,你也可以通过矩的定义来求矩。但许多情况下,上面指数形式的积分可以使用一些已有的结果,所以很容易获得矩生成函数。矩生...
WHY:为什么引入矩生成函数? HOW:如何使用矩生成函数? 特征函数/Characteristic Function WHAT:什么是特征函数? WHY:为什么引入特征函数? HOW:如何使用特征函数? 第一篇:一个想分享的小白:机器学习之概率论_概率空间 第二篇:一个想分享的小白:机器学习之概率论_随机变量 第三篇:一个想分享的小白:机器学习之概率论...
分位数在概率论中扮演着重要角色，它定义为将随机变量的取值范围分为相等部分的点，例如，二分位数（中位数）是当随机变量小于或等于它的值的概率恰好是50%时的那个值。中位数在数据集中尤其有用，它揭示了数据集的集中趋势，即使在概率密度函数不对称时，也能提供一个稳健的中间值估计。矩生成函数...
概率论题,矩生成函数(moment generating function)和特征函数(characteristic function)的定义,求法和应用,本例题都体现了,在学这方面知识者,应该看看,值得研学。 发布于 2023-01-31 21:20・IP 属地重庆 分享 收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 ...
关于概率论中的矩生成函数 只看楼主 收藏回复神国之往人 核心会员 7 如果两个分布的矩生成函数形式相同,那么这两个分布是同种分布。这种理解对么? () 痛丼李毅快乐着 铁杆会员 8 对的,矩生成函数(如果存在)是和分布函数一一对应 痛丼李毅快乐着 铁杆会员 8 为了避免存在性问题,一般讨论特征函数...
期望是一阶原点矩: E(X)=E(X1)E(X)=E(X1) 矩生成函数 除了表示中心、离散程序、斜度这些特性外,更高阶的矩可以描述分布的其它特性。矩统计中有重要的地位,比如参数估计的一种重要方法就是利用了矩。然而,根据矩的定义,我们需要对不同阶的X幂求期望,这个过程包含复杂的积分过程,并不容易。矩同样催生了矩...
矩生成函数的性质 矩生成函数的一面是幂级数,我们已经说了很多。矩生成函数的另一面,是它的指数函数的解析形式。即 $$M(t) = E[e^{tX}]= \int_{- \infty}^{\infty}e^{tx}f(x)dx$$ 在我们获知了f(x)的具体形式之后,我们可以利用该积分获得矩生成函数,然后求得各阶的矩。当然,你也可以通过矩的...
性质1如果X的矩生成函数为[$$M_X(t)],且[$Y = aX + b$],那么 MY(t)=eatMX(bt) (将Y写成指数形式的期望,很容易证明该结论) 性质2如果X和Y是独立随机变量,分别有矩生成函数[MX,MY]。那么对于随机变量[Z=X+Y],有 MZ(t)=MX(t)MY(t) ...