Seja um espaço de probabilidade e deixe seja um vetor aleatório. Seja a distribuição de , uma medida Borel em .( Ω , F, P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F}, P)X: Ω → RnX:Ω→RnX : \Omega \to \mathbb{R}^nPX= X∗PPX=X∗PP_X = X_* PXXXRnRn\mathbb{R}^n A função característica de é a função definida para (a...
Seja e independentes. Mostre que têm uma distribuição normal de inclinação e encontre os parâmetros dessa distribuição.Y1∼SN(μ1,σ21,λ)Y1∼SN(μ1,σ12,λ)Y_1\sim SN(\mu_1,\sigma_1^2,\lambda)Y2∼N(μ2,σ22)Y2∼N(μ2,σ22)Y_2\sim N(\mu_2,\sigma_2^2)Y1+Y2Y1+Y2Y_1+Y_2 Como as variáveis aleatórias são...
Nos cursos mais básicos da teoria das probabilidades, as funções geradoras de momento relatado (mgf) são úteis para calcular os momentos de uma variável aleatória. Em particular a expectativa e variação. Agora, na maioria dos cursos, os exemplos que eles fornecem para expectativa e variação podem...
Explique por que não pode haver variável aleatória para a qual , onde M é a função geradora de momento.Mx(t)=t1−tMx(t)=t1−tM_x(t) = \frac{t}{1-t} Tentativa: tentei escrever como a soma de uma série infinita, então de a . Sabemos que a fórmula para um momento que gera a função é . Portanto,...