«moments» 태그된 질문

물리 또는 수학 역학에서 시간 기반 위치 부터 시작하여 시간 , 속도, 가속도, 저크 (3 차), ounce 스 (4 차)에 대한 도함수를 통해 변화율을 얻습니다 .x ( t )엑스(티)x(t) 일부는 이미 7 차까지 파생 상품에 대한 스냅, 딱딱, 팝 을 제안했습니다 . 기계 물리학 및 탄성 이론에서 영감을 얻은 순간은 …

10 distributions  terminology  moments  notation  history 

통계에서 다음 결과를 이미 보았지만 어디에 있는지 기억할 수 없습니다. 경우 XXX 양의 랜덤 변수이고 E(X)&lt;∞E(X)&lt;∞\mathbb{E}(X)<\infty 다음 εF−1(1−ε)→0εF−1(1−ε)→0\varepsilon F^{-1}(1-\varepsilon) \to 0 시 ε→0+ε→0+\varepsilon\to 0^+ , 여기서 FFF 의 CDF이다 XXX . 이것은 등식 를 사용하고 정수 1 - F 의 곡선 아래 영역의 εE(X)=∫1−FE(X)=∫1−F\mathbb{E}(X)=\int 1-F 에서 수평 절단을 고려 하여 …

10 references  quantiles  cdf  moments 

모멘트 생성 함수 는 확률 밀도 함수 의 푸리에 변환 입니까? 다시 말해, 모멘트 생성 함수는 랜덤 변수의 확률 밀도 분포의 스펙트럼 분해능, 즉 파라미터 대신 진폭, 위상 및 주파수 로 함수를 특성화하는 동등한 방법 일까요? 그렇다면이 짐승에게 물리적 해석을 해줄 수 있습니까? 통계 물리학 에서 순간 생성 함수 의 …

10 moments  mgf  cumulants 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

나는 분배의 첫 순간을 안다 . 나는 또한 나의 분포가 연속적이고 단조롭고 잘 형성되어 있음을 알고있다 (감마 분포처럼 보인다). 하는 것이 가능하니:엔엔N 일부 알고리즘을 사용하여이 분포에서 표본을 생성합니다. 한계 조건에서 정확히 같은 순간을 갖는 것은 무엇입니까? 이 문제를 분석적으로 해결 하시겠습니까? 나는 무한한 순간을 가질 때 까지이 질문에 독특한 해결책을 …

9 distributions  moments 

하자 BE에 . 의 평균 및 공분산 행렬은 무엇입니까 (최대 계산 된 요소 별)?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) 예를 들어 딥 네트워크 내에서 ReLU 활성화 기능을 사용하고 CLT를 통해 주어진 레이어에 대한 입력이 거의 정상이라고 가정하면 출력 분포입니다. (많은 사람들이 전에 이것을 계산했다고 확신하지만, 합리적으로 읽을 …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

고려Xn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k&gt;nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k&gt;nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} 이 순간에 무한한 순간이 있더라도n−−√(X¯n)→dN(0,1)n(X¯n)→dN(0,1)\sqrt{n}(\bar{X}_n) \overset{d}{\to} N(0,1) 나는 Levy 's Continuity …

9 probability  self-study  central-limit-theorem  moments  asymptotics 

누구든지 서로 독립적 으로 로 분포 된 두 개의 가우스 랜덤 벡터의 내부 곱의 모멘트 생성 함수를 계산하는 방법을 제안 할 수 있습니까 ? 이에 대한 표준 결과가 있습니까? 모든 포인터는 높이 평가됩니다.엔( 0 ,σ2)N(0,σ2)\mathcal N(0,\sigma^2)

9 normal-distribution  mathematical-statistics  multivariate-analysis  moments  mgf 

대칭 분포의 중심 모멘트 : 가 홀수 인 경우 0 임을 보여 주려고 합니다. 예를 들어 세 번째 중심 모멘트나는 을 보여 주려고 시작했습니다여기에서 어디로 가야할지 모르겠습니다. 제안이 있습니까? 이것을 증명하는 더 좋은 방법이 있습니까?에프엑스( a + x ) =에프엑스( a − x )fx(a+x)=fx(a−x){\bf f}_x{\bf (a+x)} = {\bf f}_x{\bf(a-x)}E [ …

9 mathematical-statistics  expected-value  moments