对于n阶原点矩,其公式为Mn =Σ(x-x0)^n f(x)。 中心矩是指对于一个函数f(x),它在定义域内的每一个点x处的函数值f(x)与该函数在定义域内的均值μ之间的距离的某个幂次方乘以其在该点的权重。对于n阶中心矩,其公式为μn =Σ(x-μ)^n f(x)。其中,μ表示函数在定义域内的均值。
原点矩具有( )。A. 旋转不变化B. 周长不变化性C. 平移变化性D. 尺度不变化 相关知识点: 试题来源: 解析 答案 答案: C 该段文字介绍了圣诞节带来的欢乐和浪费。在英国,人们使用大量纸张包装礼物,并浪费大量食物。为了填补空格,需要根据上下文语境选择合适的词语。 第一个空格需要表示“在...上”,因此填入“...
原点矩和中心矩是描述数据分布特性的数学工具,在图像处理和概率统计中有广泛应用。原点矩以坐标原点或随机变量的零点为基准,衡量分布的基本特征;
一阶原点矩和二阶原点矩是概率论与数理统计中用于描述随机变量分布特性的重要工具。一阶原点矩对应随机变量的均值,反映其取值的“中心位置”;二阶原点矩与方差结合,可衡量数据分布的离散程度。以下从定义、计算方法和实际意义三方面展开说明。 一阶原点矩:均值 定义:一阶原点矩是...
原点矩与中心距的计算公式如下：原点矩：E原=Σ(xi-x)2/n，其中xi是数据集中的数据值，x是数据集的平均值，n是数据集中的数据个数。而中心距：E中=√[Σ(xi-x)2/(n-1)]，这个公式中，根号内的部分就是原点矩，n-1是自由度的调整。原点矩和中心距都是用来描述数据集中趋势的统计量。
这个矩可以理解为距离的意思,原点矩就是与原点,也就是与X轴上0点的距离。中心距,中心指的是变量的均值,那中心距就是与X轴上均值处的距离。下面会提到的一阶和二阶,甚至k阶指的是随机变量X的多少次方,例如一阶矩是指1次方,二阶矩就是2次方。 简单来说,提出原点矩和中心距(1阶到k阶)这样的概念,是为了...
原点矩可以用来计算数据集的各种度量,如均值、方差、偏度、峰度等。 中心矩是指数据集中每个数据点与均值的距离的k次方乘以数据点的权重(如果有的话)的总和。其中k为正整数,通常从2开始逐个递增。中心矩可以用来描述数据集的分布形态,如偏态、峰态等。 总的来说,中心矩和原点矩是描述数据集形态的重要工具,可以...
其中性质7独立性公式和性质8原点矩公式非常重要,后面的例子会经常用到。 特征函数的定义(二维): 同样,重要的仍然是最上面的定义式,而不是后面的计算式。 特征函数的定义(n维): 到这里只剩下定义式了,足见定义式的重要性。 罗列一些多维特征函数的性质,如果后续用到同样会再次强调。
原点矩是指在一个样本集合中,所有数据点的幂次和的平均值。其中,幂次可以是任意正整数,通常用k表示。比如,一个样本集合X={x1,x2,...,xn},它的k阶原点矩可以表示为: Mk = (1/n) *Σ(xi^k) (i=1,2,...,n) 原点矩可以用来描述一个分布的位置、形态和尺度等特征。 中心矩是指在一个样本集合中...