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MATHEMATICA 内置符号
描述统计
教程 »
|
Variance
Skewness
Kurtosis
Covariance
Correlation
Expectation
NExpectation
Moment
FactorialMoment
Cumulant
CentralMomentGeneratingFunction
参见 »
|
描述性统计分析
统计矩与母函数
6.0的新功能: 数学和算法
6.0的新功能: 统计
更多关于 »
CentralMoment
CentralMoment
给出
list
中元素相应均值的
r
阶中心矩.
CentralMoment
给出符号分布
dist
的
r
阶中心矩.
CentralMoment
[
r
]
代表正式
r
阶中心矩.
更多信息
CentralMoment
能够处理数值型和符号型数据.
对于列表
,
阶中心矩由
给出,其中
是列表均值.
CentralMoment
给出
.
CentralMoment
适用于
SparseArray
对象.
对于符号分布
dist
,
r
阶中心矩由
Expectation
[(
x
-
Mean
[
dist
])
r
,
x
dist
]
给出.
对于多元符号分布
dist
,
Expectation
和
{
1
,
2
, ...}==
Mean
[
dist
]
给出.
CentralMoment
[
r
]
可用于诸如
MomentConvert
和
MomentEvaluate
等函数中.
范例
关闭所有单元
例
(5)
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]:=
In[2]:=
Out[2]=
使用符号数据:
In[3]:=
Out[3]=
In[4]:=
Out[4]=
计算一个连续单变量分布的二阶中心矩:
In[1]:=
Out[1]=
一个离散单变量分布的中心矩
:
In[1]:=
Out[1]=
一个多变量分布的中心矩
:
In[1]:=
Out[1]=
求正式中心矩与累积量之间的关系:
In[1]:=
Out[1]=
对一个特定的分布进行计算:
In[2]:=
Out[2]=
In[3]:=
Out[3]=
范围
(10)
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:
推广和延伸
(1)
计算
SparseArray
的结果:
计算多变量中心矩:
应用
(6)
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
和
如何由
和
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:
属性和关系
(10)
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
的
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:
与
CentralMomentGeneratingFunction
的直接计算比较:
CentralMoment
可以使用
Moment
、
Cumulant
或者
FactorialMoment
表示:
可能存在的问题
(3)
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:
参见
Variance
Skewness
Kurtosis
Covariance
Correlation
Expectation
NExpectation
Moment
FactorialMoment
Cumulant
CentralMomentGeneratingFunction
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统计矩与母函数
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