Momentos são resumos das características das variáveis aleatórias (por exemplo, localização, escala). Use também para momentos fracionários.
EU SEI o que são momentos e como calculá-los e como usar a função de geração de momentos para obter momentos de ordem superior. Sim, eu sei matemática. Agora que eu preciso lubrificar meu conhecimento de estatística para o trabalho, pensei em fazer essa pergunta - ela está me incomodando há alguns...
Estimadores de máxima verossimilhança (MLE) são assintoticamente eficientes; vemos o resultado prático, na medida em que eles geralmente se saem melhor do que as estimativas do método dos momentos (MoM) (quando diferem), mesmo em amostras pequenas Aqui "melhor que" significa no sentido de...
Como funciona a aproximação do ponto de sela? Para que tipo de problema é bom? (Sinta-se à vontade para usar um exemplo ou exemplos específicos a título ilustrativo) Existem desvantagens, dificuldades, coisas a serem observadas ou armadilhas para os
Qual é a diferença entre variância finita e infinita? Meu conhecimento de estatísticas é bastante básico; Wikipedia / Google não foi de muita ajuda
Uma distribuição com média finita e variação infinita pode ter uma função geradora de momentos? Que tal uma distribuição com média finita e variação finita, mas infinitos momentos mais
A estimativa de máxima verossimilhança geralmente resulta em estimadores enviesados (por exemplo, sua estimativa para a variação da amostra é enviesada para a distribuição gaussiana). O que o torna tão popular? Por que exatamente é usado tanto? Além disso, o que em particular o torna melhor do...
Estou fazendo um experimento numérico que consiste em amostrar uma distribuição lognormal X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma) e tentar estimar os momentos E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] por dois métodos: Olhando para a média amostral do XnXnX^n Estimando μμ\mu e σ2σ2\sigma^2 usando as...
Por que, no "Método dos momentos", equiparamos momentos de amostra a momentos de população para encontrar um estimador de pontos? Onde está a lógica por trás
Um método ingênuo para aproximar uma distribuição normal é adicionar talvez variáveis aleatórias de IID uniformemente distribuídas em , depois mais recentes e redimensionar, contando com o Teorema do Limite Central. ( Observação : existem métodos mais precisos, como a transformação Box-Muller .)...
migrado de math.stackexchange . Estou processando um longo fluxo de números inteiros e estou pensando em rastrear alguns momentos para poder calcular aproximadamente vários percentis para o fluxo sem armazenar muitos dados. Qual é a maneira mais simples de calcular percentis a partir de alguns...
É comum usar o segundo, terceiro e quarto momentos de uma distribuição para descrever certas propriedades. Momentos parciais ou momentos maiores que o quarto descrevem propriedades úteis de uma
Normalmente, somos apresentados ao método de estimadores de momentos "equiparando os momentos da população à sua amostra" até estimarmos todos os parâmetros da população; de modo que, no caso de uma distribuição normal, precisaríamos apenas do primeiro e do segundo momento, porque eles descrevem...
Questão principalmente teórica. Existem exemplos de distribuições não normais que têm os quatro primeiros momentos iguais aos da normal? Eles poderiam existir na
O texto de Wackerly et al. Afirma esse teorema "Let e denotam as funções geradoras de momento das variáveis aleatórias X e Y, respectivamente. Se ambas as funções geradoras de momento existem e para todos os valores de t, X e Y têm a mesma distribuição de probabilidade ". sem uma prova dizendo...
Deixe- BtBtB_t ser um movimento browniano padrão. Seja Ej,nEj,nE_{j, n} denotar o evento {Bt=0 for some 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\},e deixeKn=∑j=2n+122n1Ej,n,Kn=∑j=2n+122n1Ej,n,K_n = \sum_{j = 2^n +...
O que se quer dizer com a afirmação de que a curtose de uma distribuição normal é 3. Significa que na linha horizontal o valor de 3 corresponde à probabilidade de pico, ou seja, 3 é o modo do sistema? Quando olho para uma curva normal, parece que o pico ocorre no centro, também conhecido como 0....
Fiz essa pergunta outro dia e nunca a havia considerado antes. Minha intuição vem das vantagens de cada estimador. A probabilidade máxima é de preferência quando estamos confiantes no processo de geração de dados porque, diferentemente do método dos momentos, ele utiliza o conhecimento de toda a...
Tendência central, expansão e assimetria podem ser definidas relativamente bem, pelo menos de forma intuitiva; as medidas matemáticas padrão dessas coisas também correspondem relativamente bem às nossas noções intuitivas. Mas a curtose parece ser diferente. É muito confuso e não combina bem com...
Estou tentando entender o vínculo entre a função geradora de momento e a função característica. A função geradora de momento é definida 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...
A seguir, são semelhantes, mas diferentes dos posts anteriores, aqui e aqui Dadas duas distribuições que admitem momentos de todas as ordens, se todos os momentos de duas distribuições são iguais, então são distribuições idênticas ae? Dadas duas distribuições que admitem funções geradoras de...