MATHEMATICA 内置符号

MomentEvaluate

计算分布 dist 上的正式矩表达式.

MomentEvaluate

计算数据 list 上的正式样本矩表达式 mexpr.

MomentEvaluate

计算分布 dist 上的正式矩，以及数据 list 上的正式样本矩.

更多信息

矩表达式是一个包含正式矩和正式样本矩的表达式.

正式矩是一个形式如下的表达式：

	Moment[r]	正式 r 阶矩
	CentralMoment[r]	正式 r 阶中心矩
	FactorialMoment[r]	正式 r 阶阶乘矩
	Cumulant[r]	正式 r 阶累积量

正式样本矩是一个形式如下所示的表达式：

	PowerSymmetricPolynomial[r]	正式 r 阶幂对称多项式
	AugmentedSymmetricPolynomial[{r₁,r₂,...}]	正式增广对称多项式

对于一个样本矩表达式，PowerSymmetricPolynomial 用作数据列表的长度.

MomentEvaluate 假设 n 用作数据列表的长度.

范例

关闭所有单元

例 (3)

计算一个单变量分布的正式矩：

计算一个多变量分布的正式矩：

计算数据的样本正式矩：

计算数据的正式矩：

计算一个单变量分布的正式矩：

In[1]:=

Out[1]=

In[2]:=

Out[2]=

计算一个多变量分布的正式矩：

In[1]:=

Out[1]=

In[2]:=

Out[2]=

计算数据的样本正式矩：

In[1]:=

Out[1]=

In[2]:=

Out[2]=

计算数据的正式矩：

In[3]:=

Out[3]=

范围 (6)

对一个分布，计算混合单变量正式矩：

对一个分布，计算混合多变量正式矩：

对数据，计算关于正式矩量的多项式：

与直接计算进行比较：

对数据，计算正式样本多项式：

对数据计算正式样本多项式，其中 n 为样本大小：

计算一个包含正式矩和正式样本矩的表达式：

或者：

推广和延伸 (1)

计算均值、方差、偏度和峰度，并使用 Cumulant 表示：

与直接计算比较：

应用 (1)

构建

的样本和无偏估计：

在相同的数据上得到这些估计量的统计量：

将这些统计量与总体累积量相比较：

求分布 dist 的估计量的采样总体期望值：

求分布 dist 的估计量的采样总体方差：

对所使用的样本大小，数值计算期望方差：

与样本值进行比较：

属性和关系 (1)

MomentEvaluate 有效计算一个矩表达式，由计算它的组成部分实现：

参见

MomentConvert Moment CentralMoment FactorialMoment Cumulant PowerSymmetricPolynomial AugmentedSymmetricPolynomial

更多关于

统计矩与母函数

8.0的新功能：字母列表

版本 8 的新功能