Preguntas etiquetadas con moments

Sé cuáles son los momentos y cómo calcularlos y cómo usar la función de generación de momentos para obtener momentos de orden superior. Sí, sé las matemáticas. Ahora que necesito obtener mi conocimiento estadístico lubricado para el trabajo, pensé que bien podría hacer esta pregunta: me ha estado molestando durante …

65 distributions  terminology  moments  intuition 

¿Puede una distribución con media finita e infinita varianza tener una función generadora de momentos? ¿Qué pasa con una distribución con media finita y varianza finita pero infinitos momentos más altos?

28 variance  moments  mgf 

Estoy haciendo un experimento numérico que consiste en muestrear una distribución lognormal , y tratando de estimar los momentos por dos métodos:X∼ L N( μ ,σ)X∼Lnorte(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xnorte]mi[Xnorte]\mathbb{E}[X^n] Mirando la media muestral de laXnorteXnorteX^n Estimando y usando las medias muestrales para , y luego usando el hecho de que …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

Un método ingenuo para aproximar una distribución normal es sumar quizás unas variables aleatorias IID distribuidas uniformemente en , luego volver a centrar y reescalar, confiando en el Teorema del límite central. ( Nota al margen : existen métodos más precisos, como la transformación Box-Muller ). La suma de las …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

migrado de math.stackexchange . Estoy procesando un largo flujo de enteros y estoy considerando rastrear algunos momentos para poder calcular aproximadamente varios percentiles para el flujo sin almacenar muchos datos. ¿Cuál es la forma más sencilla de calcular percentiles desde unos momentos? ¿Existe un mejor enfoque que implique solo almacenar …

20 algorithms  mathematical-statistics  moments 

Es habitual usar el segundo, tercer y cuarto momentos de una distribución para describir ciertas propiedades. ¿Los momentos parciales o los momentos superiores al cuarto describen propiedades útiles de una distribución?

20 distributions  moments  partial-moments 

Por lo general, se nos presenta el método de estimadores de momentos "equiparando los momentos de la población con su contraparte de muestra" hasta que hayamos estimado todos los parámetros de la población; de modo que, en el caso de una distribución normal, solo necesitaríamos el primer y segundo momento …

19 mathematical-statistics  lognormal  moments  method-of-moments 

El texto de Wackerly et al establece este teorema "Sea mx(t)metroX(t)m_x(t) y las funciones generadoras de momento de las variables aleatorias X e Y, respectivamente. Si existen ambas funciones generadoras de momento y para todos los valores de t, entonces X e Y tienen la misma distribución de probabilidad ". …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

Sobre todo una pregunta teórica. ¿Hay ejemplos de distribuciones no normales que tengan los primeros cuatro momentos iguales a los normales? ¿Podrían existir en teoría?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

Deje que sea ​​un movimiento browniano estándar. Deje que denote el evento y deje que donde denota la función del indicador. ¿Existe tal que para para todos los ? Sospecho que la respuesta es sí; He intentado perder el tiempo con el método del segundo momento, pero no sirvió de …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian 

¿Qué significa la afirmación de que la curtosis de una distribución normal es 3. ¿Significa que en la línea horizontal, el valor de 3 corresponde a la probabilidad máxima, es decir, 3 es el modo del sistema? Cuando miro una curva normal, parece que el pico ocurre en el centro, …

18 normal-distribution  moments  kurtosis 

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 

Los siguientes son similares pero diferentes de las publicaciones anteriores aquí y aquí Dadas dos distribuciones que admiten momentos de todas las órdenes, si todos los momentos de dos distribuciones son iguales, ¿son distribuciones idénticas? Dadas dos distribuciones que admiten funciones generadoras de momentos, si tienen los mismos momentos, ¿son …

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

Existen fórmulas en línea bien conocidas para calcular promedios móviles ponderados exponencialmente y desviaciones estándar de un proceso (xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} . Por la media, μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n y para la varianza 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 + \alpha(x_n - \mu_{n-1})(x_n - \mu_n) desde el cual puede calcular la …

15 moments  online  kurtosis 

¿Qué es una función generadora de momentos (MGF)? ¿Puede explicarlo en términos simples y junto con un ejemplo simple y fácil? Por favor, limite el uso de anotaciones matemáticas formales tanto como sea posible.

15 moments  intuition  mgf