k阶原点距和k阶中心距数字特征.doc

k阶原点距和k阶中心距数字特征.doc

ID:57688752

大小:12.50 KB

页数:1页

时间:2020-09-01

k阶原点距和k阶中心距数字特征.doc_第1页
资源描述:

《k阶原点距和k阶中心距数字特征.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、k阶原点距和k阶中心距各是说明什么数字特征原点矩:对于正整数k,如果E

2、X^k

3、<无穷,称Vk=E(X^k)为随机变量X的k阶原点矩.X的数学期望是X的一阶原点矩,即E(x)=v1.k阶矩定义:设X为随机变量,c为常数,k为正整数,如果E[

4、X-c

5、^c]<无穷大,则称E[(X-c)^k]为X关于点c的k阶矩.c=0时,称其为X的k阶原点矩;c=E[X]时,称为k阶中心矩.二阶中心距,也叫作方差,它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的大小,方差越大,波动性越大。方差也相当于机械运动中以重心为转轴的转动惯量。(Themomentofinertia.)三阶中心距告诉我们一个随机密度函数向左或向

6、右偏斜的程度。在均值不为零的情况下,原点距只有纯数学意义。A1,一阶矩就是E(X),即样本均值。具体说来就是A1=(西格玛Xi)/n----(1)A2,二阶矩就是E(X^2)即样本平方均值,具体说来就是A2=(西格玛Xi^2)/n-----(2)Ak,K阶矩就是E(X^k)即样本K次方的均值,具体说来就是Ak=(西格玛Xi^k)/n,-----(3)用样本的K阶矩代替总体的K阶矩来估计总体中未知参数的方法。用已知样本的X的一阶矩和二阶矩来估计分布律,分布函数,概率函数或者数字特征中的某个未知参数a的值,此即矩估计法。大概步骤如下1根据分布律或者分布函数,概率函数,计算EX或者EX2,其中含有

7、未知参数a2令样本的一阶矩A1等于EX(二阶矩A2等于EX^2)3由2得到a的表达式子,此式子中含有A1(A2,...),而A1,A2表达式如上(1),(2),(3)所示.该含有A1,A2,..Ak的表达式称为估计量,如果把样本具体值带入,即可得a的估计值。

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。