CharacteristicFunction
CharacteristicFunction[dist,t]
分布 dist についての特性関数を変数 t の関数として与える.
CharacteristicFunction[dist,{t1,t2,…}]
多変量分布 dist の特性関数を変数 t1, t2, …の関数として与える.
詳細
- CharacteristicFunction[dist,t]は,Expectation[Exp[ t x],xdist]に等しい.
- CharacteristicFunction[dist,{t1,t2,…}]はベクトル t と x についてExpectation[Exp[ t.x],xdist]に等しい.
- k 次モーメントはSeriesCoefficient[cf,{t,0,k}]k! (-)kを通して特性関数 cf から抽出することができる.
例題
すべて開くすべて閉じるスコープ (8)
アプリケーション (7)
ポアソン(Poisson)分布の原点の周りのモーメントを求める:
原点で特性関数の導関数を使った,最初の5つの原点の周りのモーメント:
Momentを直接使う:
Momentを使って原点の周りのモーメントを直接得る:
スチューデント 分布の原点の周りのモーメントをその特性関数から求める:
Momentを直接使って確認した通り,最初の4つのモーメントだけが定義される:
逆フーリエ(Fourier)変換を使って特性関数に対応する確率密度関数を計算する:
対称LaplaceDistributionの例で中心極限定理を説明する:
独立同分布に従う 個のそのような確率変量の和について,特性関数の大きい の極限を計算する:
滑らかな特性関数を使ってErlangDistributionの分布密度の上界を構築する:
総和 ( は独立同分布に従うBernoulliDistribution[1/2]の変量)は の値が大きいとUniformDistribution[]に近付くことを確かめる:
極限を取り,これをUniformDistributionの特性関数と比較する:
特性と関係 (5)
CharacteristicFunctionは,実数 についての のExpectationである:
特性関数は存在しているその他のすべての母関数に関連している:
連続分布の特性関数は,そのPDFのFourierTransformに等しい:
離散分布の特性関数は,そのPDFのFourierSequenceTransformに等しい:
確率密度関数は連続分布についての特性関数の逆フーリエ変換である:
PDFは離散分布についての特性関数の逆フーリエ数列変換である:
おもしろい例題 (1)
BinomialDistributionのランダムな例についてCharacteristicFunctionの実部と虚部を可視化する:
テキスト
Wolfram Research (2007), CharacteristicFunction, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/CharacteristicFunction.html (2010年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2007. "CharacteristicFunction." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2010. https://reference.wolfram.com/language/ref/CharacteristicFunction.html.
APA
Wolfram Language. (2007). CharacteristicFunction. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/CharacteristicFunction.html