moments पर टैग किए गए जवाब

मुझे पता है कि क्या क्षण होते हैं और उनकी गणना कैसे की जाती है और उच्च क्रम वाले क्षणों को प्राप्त करने के लिए क्षण उत्पन्न करने वाले फ़ंक्शन का उपयोग कैसे किया जाता है। हां, मैं गणित जानता हूं। अब जब मुझे काम के लिए अपने आँकड़ों का …

65 distributions  terminology  moments  intuition 

क्या परिमित माध्य और अनंत भिन्नता वाले वितरण में एक पल उत्पन्न करने वाला कार्य हो सकता है? परिमित माध्य और परिमित विचरण के साथ वितरण के बारे में क्या है लेकिन अनंत उच्च क्षण?

28 variance  moments  mgf 

मैं कुछ संख्यात्मक प्रयोग कर रहा हूं, जिसमें एक लॉगनॉर्मल डिस्ट्रिब्यूशन नमूना लिया गया है , और दो तरीकों से क्षणों का अनुमान लगाने की कोशिश की जा रही हैX∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] के नमूना माध्य को देखते हुएXnXnX^n नमूने का उपयोग करके और अनुमान लगाना (X), \ log ^ 2 (X) …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

एक सामान्य वितरण को अंजाम देने के लिए एक भोली विधि है कि केंद्रीय सीमा प्रमेय पर भरोसा करते हुए, [ 0 , 1 ] पर 100100100 आईआईडी यादृच्छिक चर समान रूप से वितरित किए जाएं , फिर पुनरावृत्ति और पुनर्विक्रय करें। ( साइड नोट : बॉक्स-मुलर ट्रांसफ़ॉर्म जैसे अधिक …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

math.stackexchange से माइग्रेट किया गया । मैं पूर्णांकों की एक लंबी धारा को संसाधित कर रहा हूं और कुछ क्षणों को ट्रैक करने पर विचार कर रहा हूं ताकि बहुत अधिक डेटा संग्रहीत किए बिना धारा के लिए लगभग विभिन्न प्रतिशत की गणना करने में सक्षम हो। कुछ ही क्षणों …

20 algorithms  mathematical-statistics  moments 

कुछ गुणों का वर्णन करने के लिए वितरण के दूसरे, तीसरे और चौथे क्षणों का उपयोग करना सामान्य है। क्या चौथे से अधिक आंशिक क्षण या क्षण किसी वितरण के उपयोगी गुणों का वर्णन करते हैं?

20 distributions  moments  partial-moments 

ज्यादातर सैद्धांतिक सवाल। क्या गैर-सामान्य वितरण के कोई उदाहरण हैं जो पहले चार पल सामान्य के बराबर हैं? क्या वे सिद्धांत में मौजूद हो सकते हैं?

20 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

जब तक हम जनसंख्या के सभी मापदंडों का अनुमान नहीं लगाते हैं, तब तक हम आम तौर पर क्षणों के अनुमानकों को "उनके नमूना समकक्ष के लिए जनसंख्या के क्षणों की बराबरी" द्वारा पेश करते हैं; इसलिए, एक सामान्य वितरण के मामले में, हमें केवल पहले और दूसरे क्षण की …

19 mathematical-statistics  lognormal  moments  method-of-moments 

Wackerly et al का पाठ इस प्रमेय को बताता है "Let और क्रमशः रैंडम वैरिएबल X और Y के कार्य-उत्पादक कार्यों को सूचित करते हैं। यदि दोनों पल-उत्पन्न करने वाले फ़ंक्शन मौजूद हैं और टी के सभी मूल्यों के लिए, फिर एक्स और वाई के समान संभावना वितरण है। " …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

चलो BtBtB_t एक मानक ब्राउनियन गति हो। चलो Ej,nEj,nE_{j, n} निरूपित घटना {Bt=0 for some j−12n≤t≤j2n},{Bt=0 for some j−12n≤t≤j2n},\left\{B_t = 0 \text{ for some }{{j-1}\over{2^n}} \le t \le {j\over{2^n}}\right\},और जानेKn=∑j=2n+122n1Ej,n,Kn=∑j=2n+122n1Ej,n,K_n = \sum_{j = 2^n + 1}^{2^{2n}} 1_{E_{j,n}},जहां111को दर्शाता सूचक समारोह। वहाँ मौजूद हैρ>0ρ>0\rho > 0ऐसी है कि के लिएP{Kn≥ρ2n}≥ρP{Kn≥ρ2n}≥ρ\mathbb{P}\{K_n \ge …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian 

इस कथन से क्या तात्पर्य है कि एक सामान्य वितरण का कर्टोसिस 3 है। क्या इसका मतलब यह है कि क्षैतिज रेखा पर, 3 का मान चरम संभावना से मेल खाता है, अर्थात 3 सिस्टम का मोड है? जब मैं एक सामान्य वक्र को देखता हूं, तो ऐसा लगता है …

18 normal-distribution  moments  kurtosis 

मैं पल-पल कार्य और विशेषता फ़ंक्शन के बीच लिंक को समझने की कोशिश कर रहा हूं। क्षण-उत्पादक फ़ंक्शन को इस प्रकार परिभाषित किया गया है: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} के श्रृंखला विस्तार का उपयोग करके , मैं …

17 probability  moments  mgf  method-of-moments  characteristic-function 

निम्नलिखित समान हैं, लेकिन यहां और यहां पिछले पदों से अलग हैं दो वितरणों को देखते हुए, जो सभी आदेशों के क्षणों को स्वीकार करते हैं, यदि दो वितरणों के सभी क्षण समान हैं, तो क्या वे समान वितरण हैं? दो वितरणों को देखते हुए, जो क्षण उत्पन्न करने वाले …

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

एक प्रक्रिया ( x n ) n = 0 , 1 , 2 , … के घातीय मूविंग औसत और मानक विचलन की गणना के लिए जाने-माने ऑन-लाइन फ़ार्मुले हैं ।(xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} । मतलब के लिए, μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n और विचरण के लिए σ2n=(1−α)σ2n−1+α(xn−μn−1)(xn−μn)σn2=(1−α)σn−12+α(xn−μn−1)(xn−μn)\sigma_n^2 = (1-\alpha) \sigma_{n-1}^2 …

15 moments  online  kurtosis 

एक पल उत्पन्न कार्य (MGF) क्या है? क्या आप इसे सामान्य शब्दों में और एक सरल और आसान उदाहरण के साथ समझा सकते हैं? कृपया, जहाँ तक संभव हो औपचारिक गणित नोटेशनों का उपयोग करके सीमित करें।

15 moments  intuition  mgf