Preguntas etiquetadas con characteristic-function

Una distribución gaussiana estandarizada en se puede definir dando explícitamente su densidad: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} o su función característica. Como se recuerda en esta pregunta, también es la única distribución para la cual la media y la varianza de la muestra son independientes. ¿Cuáles son otras caracterizaciones alternativas sorprendentes de las …

52 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  characteristic-function 

Espero que alguien pueda explicar, en términos simples, qué es una función característica y cómo se usa en la práctica. He leído que es la transformación de Fourier del pdf, así que supongo que sé lo que es, pero todavía no entiendo su propósito. Si alguien pudiera proporcionar una descripción …

37 probability  mathematical-statistics  characteristic-function 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

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Estoy tratando de entender el vínculo entre la función generadora de momento y la función característica. La función de generación de momento se define como: 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!} Using the series expansion of exp(tX)=∑∞0(t)n⋅Xnn!exp⁡(tX)=∑0∞(t)n⋅Xnn!\exp(tX) = \sum_0^{\infty} …

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

¿Hay alguna prueba de que el CLT no utiliza funciones características, un método más simple? ¿Tal vez los métodos de Tikhomirov o Stein? ¿Algo autónomo que puede explicar a un estudiante universitario (primer año de matemáticas o física) y ocupa menos de una página?

11 mathematical-statistics  central-limit-theorem  characteristic-function 

Sea un espacio de probabilidad, y sea un vector aleatorio. Sea la distribución de , una medida de Borel en .( Ω , F, P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F}, P)X: Ω →RnorteX:Ω→RnX : \Omega \to \mathbb{R}^nPAGSX=X∗PAGSPX=X∗PP_X = X_* PXXXRnorteRn\mathbb{R}^n La función característica de es la función definida para (la variable aleatoria está delimitada …

9 mgf  characteristic-function 

Una distribución tiene la función característica. ϕ ( t ) = ( 1 -t2/ 2)exp( -t2/ 4),-∞<t<∞ ϕ(t)=(1−t2/2)exp⁡(−t2/4), −∞<t<∞\phi(t) = (1-t^2/2)\exp(-t^2/4),\ -\infty \lt t \lt \infty Muestre que la distribución es absolutamente continua y escriba la función de densidad de la distribución. Intento: ∫∞- ∞El | (1-t2/ 2)exp( -t2/ 4) …

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