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CentralMoment

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CentralMoment
给出 list 中元素相应均值的 r 阶中心矩.
CentralMoment
给出符号分布 distr 阶中心矩.
CentralMoment[r]
代表正式 r 阶中心矩.
  • 对于列表 阶中心矩由 给出,其中 是列表均值.
  • 对于符号分布 distr 阶中心矩由 Expectation[(x-Mean[dist])r, xdist] 给出.
  • 对于多元符号分布 dist 阶中心矩由 Expectation{1, 2, ...}==Mean[dist] 给出.
根据数据计算中心矩:
使用符号数据:
计算一个连续单变量分布的二阶中心矩:
一个离散单变量分布的中心矩
一个多变量分布的中心矩
求正式中心矩与累积量之间的关系:
对一个特定的分布进行计算:
根据数据计算中心矩:
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
使用符号数据:
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
 
计算一个连续单变量分布的二阶中心矩:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
一个离散单变量分布的中心矩
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
一个多变量分布的中心矩
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
求正式中心矩与累积量之间的关系:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
对一个特定的分布进行计算:
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
对一个单变量分布计算中心矩
计算一个特定阶数的中心矩:
数值计算特定阶数的中心矩:
计算一个多变量分布的中心矩:
计算一个删截分布的中心矩:
求一个由公式定义的分布的中心矩
计算一个随机变量函数的中心矩
计算从数据导出的分布的中心矩:
对由5个独立同分布样本的集合,计算中心矩
TraditionalForm 格式化:
计算 SparseArray 的结果:
计算多变量中心矩:
使用矩方法,估计一个分布的参数:
比较数据和所估计的参数分布:
使用矩方法,求 GammaDistribution 的正态近似:
证明 如何由 决定:
比较原分布和近似分布:
创建二阶中心矩的样本估计量:
假定样本量为 ,求其样本分布的期望:
求估计量的样本分布方差:
求均匀分布样本的估计量的方差:
根据大数定理,随样本量增大,样本矩趋近于总体矩. 使用 Histogram 说明在不同样本量时,一个均匀随机变量的二阶样本中心矩的概率分布:
对于近正态数据的三阶与四阶中心矩的埃奇沃斯展式:
计算样本 Jarque-Bera 统计量的函数 []:
关于正态随机变量的累积统计量:
比较统计量直方图与渐进分布:
一阶中心矩为0:
中心矩对于平移是不变的:
二阶中心距是一个缩放后的 Variance
二阶中心距的 Sqrt 是来自 Mean 的偏差的 RootMeanSquare
Skewness 是三阶中心距和二阶中心距的乘方的比:
Kurtosis 是四阶中心距和二阶中心距的乘方的比:
CentralMoment 等价于一个随机变量在均值附近的幂的 Expectation
阶数为 CentralMoment 等价于 ,当两者都存在的情况下:
直接使用 CentralMoment
利用 GeneratingFunction 求中心矩母函数:
CentralMomentGeneratingFunction 的直接计算比较:
CentralMoment 可以使用 MomentCumulant 或者 FactorialMoment 表示:
修改 CentralMoment 以计算多变量中心矩:
列结构边缘矩的计算如下:
或者,采用维度结构计算:
高阶矩对于重尾分布是未定义的:
在该分布的5个独立样本上计算中心矩:
高阶样本中心矩显示了轻微的波动:
中心矩的样本估计量是有偏的:
假设样本大小为 ,求样本总体期望:
估计量是渐进无偏的:
构建无偏估计量:
对于任何大小的样本,估计量的期望值是中心矩:
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