Моменты - это резюме характеристик случайных величин (например, местоположение, масштаб). Используйте также для дробных моментов.
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...
Оценки максимального правдоподобия (MLE) асимптотически эффективны; мы видим практический результат в том, что они часто работают лучше, чем оценки методом моментов (MoM) (когда они различаются), даже при небольших размерах выборки Здесь «лучше чем» означает то, что обычно имеет меньшую дисперсию,...
Как работает приближение седловой точки? Для каких проблем это хорошо? (Не стесняйтесь использовать конкретный пример или примеры в качестве иллюстрации) Есть ли какие-либо недостатки, трудности, вещи, на которые стоит обратить внимание, или ловушки для...
В чем разница между конечной и бесконечной дисперсией? Мои знания статистики довольно просты; Википедия / Google здесь не сильно
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...
Оценка максимального правдоподобия часто приводит к смещенным оценкам (например, ее оценка для выборочной дисперсии смещена для распределения Гаусса). Что же делает его таким популярным? Почему именно так много? Кроме того, что именно делает его лучше, чем альтернативный подход - метод моментов?...
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 ,...
Почему в «Методе моментов» мы приравниваем выборочные моменты к моментам совокупности для нахождения оценщика точек? Где за этим стоит
Обычно используют второй, третий и четвертый моменты распределения для описания определенных свойств. Частичные моменты или моменты выше четвертого описывают какие-либо полезные свойства...
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...
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...
В основном теоретический вопрос. Есть ли примеры ненормальных распределений, у которых первые четыре момента равны нормальным? Могут ли они существовать в...
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...
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...
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...
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...
Центральная тенденция, распространение и асимметрия могут быть определены относительно хорошо, по крайней мере, на интуитивной основе; стандартные математические меры этих вещей также относительно хорошо соответствуют нашим интуитивным представлениям. Но куртоз кажется другим. Это очень сбивает с...
Мне задали этот вопрос на днях, и я никогда не рассматривал его раньше. Моя интуиция исходит из преимуществ каждого оценщика. Максимальная вероятность, предпочтительно, когда мы уверены в процессе генерирования данных, потому что, в отличие от метода моментов, он использует знания всего...
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!}...
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...