«characteristic-function» 태그된 질문

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가우스 분포 (가상 분포)의 가장 놀라운 특징은 무엇입니까?
의 표준화 된 가우스 분포 는 밀도를 명시 적으로 지정하여 정의 할 수 있습니다. RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} 또는 그 특징적인 기능. 이 질문 에서 상기 한 것처럼 표본 평균과 분산이 독립적 인 유일한 분포이기도합니다. 알고있는 Gaussian 측정 값의 다른 놀라운 대안은 무엇입니까? 가장 놀라운 답변을 받아들입니다

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특징적인 기능의 목적은 무엇입니까?
나는 평신도의 관점에서 누군가가 특징적인 기능이 무엇이며 실제로 어떻게 사용되는지 설명 할 수 있기를 바랍니다. 나는 그것이 PDF의 푸리에 변환이라는 것을 읽었으므로 그것이 무엇인지 알 것 같지만 여전히 그 목적을 이해하지 못합니다. 누군가가 목적에 대한 직관적 인 설명과 일반적으로 사용되는 방법에 대한 예를 제공 할 수 있다면 환상적입니다! 마지막 참고 …

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R : 데이터 집합에 NaN이 없어도 "외부 함수 호출"오류에서 NaN / Inf를 발생시키는 임의 포리스트 [닫기]
캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

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모멘트 생성 기능과 특성 기능 간의 연결
모멘트 생성 기능과 특성 기능 간의 연결을 이해하려고합니다. 모멘트 생성 함수는 다음과 같이 정의됩니다 : 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!} exp ( t X ) 의 연속 확장 사용 = ∑ ∞ 0 ( t ) n ⋅ …

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