mgf पर टैग किए गए जवाब

सबसे पहले, मेरे पास एक सवाल है कि पॉइसन वितरण "स्थिर" है या नहीं। बहुत भोलेपन से (और "स्थिर" वितरण के बारे में मुझे भी यकीन नहीं है), मैंने एमजीएफ के उत्पाद का उपयोग करके आरवी के वितरित पॉसों के रैखिक संयोजन का काम किया। ऐसा लगता है कि मुझे …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

क्या एक क्षण उत्पन्न करने वाला फ़ंक्शन एक प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन का फूरियर रूपांतरण है ? दूसरे शब्दों में, एक क्षण उत्पन्न करने का कार्य एक यादृच्छिक चर के प्रायिकता घनत्व वितरण का वर्णक्रमीय संकल्प है, अर्थात् यह एक पैरामीटर के बजाय आयाम, चरण और आवृत्ति के संदर्भ में किसी …

10 moments  mgf  cumulants 

चलो X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) स्वतंत्र और समान रूप से वितरित मानक समान यादृच्छिक चर हैं। Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] की उम्मीद YnYnY_n आसान है: E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} अब बोरिंग वाले हिस्से …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

क्या कोई सुझाव दे सकता है कि मैं दो गाऊसी यादृच्छिक वैक्टरों के आंतरिक उत्पाद के क्षण उत्पन्न करने की क्रिया की गणना कैसे कर सकता हूं, प्रत्येक को एक-दूसरे से स्वतंत्र रूप में वितरित किया जाता है ? क्या इसके लिए कुछ मानक परिणाम उपलब्ध हैं? किसी भी पॉइंटर …

9 normal-distribution  mathematical-statistics  multivariate-analysis  moments  mgf