Statistiques et Big Data moments

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Quel est le "moment" des "moments" d'une distribution de probabilité?

Je sais ce que sont les moments, comment les calculer et comment utiliser la fonction de génération de moments pour obtenir des moments d'ordre supérieur. Oui, je connais les maths. Maintenant que j'ai besoin de connaître mes statistiques pour pouvoir travailler, je me suis dit que je pourrais aussi bien …

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Existence de la fonction de génération de moment et de la variance

Une distribution à moyenne finie et à variance infinie peut-elle avoir une fonction de génération de moment? Qu'en est-il d'une distribution avec une moyenne finie et une variance finie mais des moments supérieurs infinis?

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Biais d'estimateur de moment de la distribution lognormale

Je fais une expérience numérique qui consiste à échantillonner une distribution log-normale , et à essayer d'estimer les moments par deux méthodes:E [ X n ]X∼ L N( μ , σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] En regardant la moyenne de l'échantillon deXnXnX^n Estimer et en utilisant les moyennes d'échantillonnage pour , …

25 estimation bias lognormal moments

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Erreur dans l'approximation normale d'une distribution de somme uniforme

Une méthode naïve pour approximer une distribution normale consiste à additionner peut-être variables aléatoires IID uniformément réparties sur , puis plus récentes et redimensionnées, en s'appuyant sur le théorème de la limite centrale. ( Remarque : il existe des méthodes plus précises telles que la transformée de Box – Muller …

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Calculer des quantiles approximatifs pour un flux d'entiers en utilisant des moments?

migré depuis math.stackexchange . Je traite un long flux d'entiers et j'envisage de suivre quelques instants afin de pouvoir calculer approximativement divers centiles pour le flux sans stocker beaucoup de données. Quelle est la façon la plus simple de calculer des centiles à partir de quelques instants. Existe-t-il une meilleure …

20 algorithms mathematical-statistics moments

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Moments d'une distribution - toute utilisation pour des moments partiels ou supérieurs?

Il est habituel d'utiliser les deuxième, troisième et quatrième moments d'une distribution pour décrire certaines propriétés. Les moments partiels ou les moments supérieurs au quatrième décrivent-ils des propriétés utiles d'une distribution?

20 distributions moments partial-moments

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Quels sont exactement les moments? Comment sont-ils dérivés?

Nous sommes généralement initiés à la méthode des estimateurs de moments en «assimilant les moments de la population à leur homologue de l'échantillon» jusqu'à ce que nous ayons estimé tous les paramètres de la population; de sorte que, dans le cas d'une distribution normale, nous n'aurions besoin que des premier …

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Preuve que les fonctions de génération de moment déterminent de manière unique les distributions de probabilité

Le texte de Wackerly et al énonce ce théorème "Soit et les fonctions génératrices de moments des variables aléatoires X et Y, respectivement. Si les deux fonctions génératrices de moments existent et pour toutes les valeurs de t, alors X et Y ont la même distribution de probabilité. " sans …

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Distributions non normales avec zéro asymétrie et zéro excès de kurtosis?

Question principalement théorique. Existe-t-il des exemples de distributions non normales dont les quatre premiers moments sont égaux à ceux de la normale? Pourraient-ils exister en théorie?

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Méthode du deuxième moment, mouvement brownien?

Soit BtBtB_t un mouvement brownien standard. Soit Ej , nEj,nE_{j, n} désigne l'événement { Bt= 0 pour certains 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\},et soitKn= ∑j = 2n+ 122 n1Ej , n,Kn=∑j=2n+122n1Ej,n,K_n = \sum_{j = 2^n …

18 probability self-study moments distributions brownian

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Pourquoi kurtosis d'une distribution normale est 3 au lieu de 0

Que veut dire l'affirmation selon laquelle le kurtosis d'une distribution normale est 3. Est-ce que cela signifie que sur la ligne horizontale, la valeur de 3 correspond à la probabilité de pic, c'est-à-dire que 3 est le mode du système? Quand je regarde une courbe normale, il semble que le …

18 normal-distribution moments kurtosis

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Lien entre fonction génératrice de moments et fonction caractéristique

J'essaie de comprendre le lien entre la fonction de génération de moment et la fonction caractéristique. La fonction de génération de moment est définie comme: MX( t ) = E( exp( t X) ) = 1 + t E( 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) = …

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

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Si les distributions avec les mêmes moments sont identiques

Les éléments suivants sont similaires mais différents des articles précédents ici et ici Étant donné deux distributions qui admettent des moments de tous les ordres, si tous les moments de deux distributions sont les mêmes, sont-elles alors des distributions identiques ae? Étant donné deux distributions qui admettent des fonctions de …

17 distributions lognormal moments mgf

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Asymétrie / kurtosis mobile pondéré exponentiel

Il existe des formules en ligne bien connues pour calculer des moyennes mobiles pondérées exponentiellement et des écarts-types d'un processus . Pour la moyenne,(xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n et pour la variance 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) à partir de laquelle vous …

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Comment expliqueriez-vous la fonction de génération de moment (MGF) en termes simples?

Qu'est-ce qu'une fonction de génération de moment (MGF)? Pouvez-vous l'expliquer en termes simples et avec un exemple simple et facile? Veuillez limiter autant que possible les notations mathématiques formelles.

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