Multimediaexpo.cz je již 18 let na českém internetu !!
V tiskové zprávě k 18. narozeninám brzy najdete nové a zásadní informace.
Centrální moment
Z Multimediaexpo.cz
m (1 revizi) |
(+ Masivní vylepšení) |
||
Řádka 1: | Řádka 1: | ||
- | + | '''Centrální moment''' je pojem z [[matematická statistika|matematické statistiky]]. Pro [[přirozené číslo]] <math>k</math> je k-tý centrální moment jisté [[reálné číslo]] charakterizující [[rozdělení pravděpodobnosti|rozdělení]] [[Náhodná veličina|náhodné veličiny]]. | |
+ | ''K''-tý centrální moment se označuje <math>\mu_k</math>. | ||
+ | == Definice == | ||
+ | |||
+ | ''K''-tý centrální moment náhodné veličiny <math>X</math> je definován vzorcem | ||
+ | |||
+ | :<math>\mu_k = \operatorname{E}\left[(X - \mu)^k\right]</math>, | ||
+ | |||
+ | kde <math>\mu</math> je [[střední hodnota]] dané veličiny (pokud má vzorec smysl). | ||
+ | |||
+ | Pro diskrétní náhodné veličiny lze psát | ||
+ | |||
+ | :<math>\mu_k = \sum_{i=1}^\infty(x_i - \mu)^kp_i</math>, | ||
+ | |||
+ | kde <math>p_i</math> je [[pravděpodobnost]], že <math>X</math> nabývá hodnoty <math>x_i</math>. | ||
+ | |||
+ | Pro spojité náhodné veličiny na [[Reálné číslo|reálných číslech]] lze psát | ||
+ | |||
+ | :<math>\mu_k = \int_{-\infty}^\infty (x-\mu)^kf(x)\operatorname{d}x</math>, | ||
+ | |||
+ | kde <math>f(x)</math> je [[Hustota rozdělení pravděpodobnosti|hustota rozdělení]] dané veličiny. | ||
+ | |||
+ | === Označení centrálních momentů === | ||
+ | |||
+ | První centrální moment je vždy roven 0. | ||
+ | |||
+ | Druhý centrální moment se nazývá [[rozptyl (statistika)|rozptyl]] a označuje se symbolem <math>\sigma^2</math> nebo <math>\operatorname{var}\,X</math>. | ||
+ | |||
+ | Třetí a čtvrtý centrální moment jsou součástí definice [[Koeficient šikmosti|šikmosti]] a [[Koeficient špičatosti|špičatosti]]. | ||
+ | |||
+ | == Vlastnosti == | ||
+ | |||
+ | Centrální moment je nezávislý na posunu o konstantu, tj. | ||
+ | |||
+ | :<math>\mu_k\left(X+c\right) = \mu_k(X)</math> | ||
+ | |||
+ | Pro násobení konstantou platí | ||
+ | |||
+ | :<math>\mu_k\left(cX\right) = c^k\mu_k(X)</math> | ||
+ | |||
+ | Pro <math>k\leq 3</math> a nezávislé náhodné veličiny <math>X, Y</math> platí | ||
+ | |||
+ | :<math>\mu_k\left(X+Y\right) = \mu_k(X) + \mu_k(Y)</math> | ||
+ | |||
+ | Mezi centrálními momenty a [[Obecný moment|obecnými momenty]] je vztah | ||
+ | |||
+ | :<math>\mu_k = \sum_{i=0}^k\binom{k}{i}(-1)^{k-i}\mu^{k-i}\mu_i^\prime</math>, | ||
+ | |||
+ | kde <math>\mu</math> je střední hodnota a <math>\mu_i^\prime</math> je ''i''-tý obecný moment. | ||
+ | |||
+ | == Výběrový centrální moment == | ||
+ | |||
+ | '''Výběrový centrální moment''' je definován vzorcem | ||
+ | |||
+ | <math> m_k = \frac1n\sum_{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)^k </math> | ||
+ | |||
+ | Výběrový centrální moment je [[nevyvážený]] odhad centrálního momentu, vyvážené odhady jsou: | ||
+ | |||
+ | * <math>M_2 &= \frac{n}{n-1}k_2 = \frac1{n-1}\sum_{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)^2</math> | ||
+ | * <math>M_3 &= \frac{n^2}{(n-1)(n-2)}m_3</math> | ||
+ | * <math>M_4 &= \frac{n^2}{(n-1)(n-2)(n-3)}(n+1)m_4 - 3(n-1)m_2^2</math> | ||
+ | |||
+ | == Reference == | ||
+ | <references/> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | {{Článek z Wikipedie}} | ||
[[Kategorie:Statistika]] | [[Kategorie:Statistika]] |
Verze z 30. 8. 2014, 23:25
Centrální moment je pojem z matematické statistiky. Pro přirozené číslo <math>k</math> je k-tý centrální moment jisté reálné číslo charakterizující rozdělení náhodné veličiny. K-tý centrální moment se označuje <math>\mu_k</math>.
Obsah |
Definice
K-tý centrální moment náhodné veličiny <math>X</math> je definován vzorcem
- <math>\mu_k = \operatorname{E}\left[(X - \mu)^k\right]</math>,
kde <math>\mu</math> je střední hodnota dané veličiny (pokud má vzorec smysl).
Pro diskrétní náhodné veličiny lze psát
- <math>\mu_k = \sum_{i=1}^\infty(x_i - \mu)^kp_i</math>,
kde <math>p_i</math> je pravděpodobnost, že <math>X</math> nabývá hodnoty <math>x_i</math>.
Pro spojité náhodné veličiny na reálných číslech lze psát
- <math>\mu_k = \int_{-\infty}^\infty (x-\mu)^kf(x)\operatorname{d}x</math>,
kde <math>f(x)</math> je hustota rozdělení dané veličiny.
Označení centrálních momentů
První centrální moment je vždy roven 0.
Druhý centrální moment se nazývá rozptyl a označuje se symbolem <math>\sigma^2</math> nebo <math>\operatorname{var}\,X</math>.
Třetí a čtvrtý centrální moment jsou součástí definice šikmosti a špičatosti.
Vlastnosti
Centrální moment je nezávislý na posunu o konstantu, tj.
- <math>\mu_k\left(X+c\right) = \mu_k(X)</math>
Pro násobení konstantou platí
- <math>\mu_k\left(cX\right) = c^k\mu_k(X)</math>
Pro <math>k\leq 3</math> a nezávislé náhodné veličiny <math>X, Y</math> platí
- <math>\mu_k\left(X+Y\right) = \mu_k(X) + \mu_k(Y)</math>
Mezi centrálními momenty a obecnými momenty je vztah
- <math>\mu_k = \sum_{i=0}^k\binom{k}{i}(-1)^{k-i}\mu^{k-i}\mu_i^\prime</math>,
kde <math>\mu</math> je střední hodnota a <math>\mu_i^\prime</math> je i-tý obecný moment.
Výběrový centrální moment
Výběrový centrální moment je definován vzorcem
<math> m_k = \frac1n\sum_{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)^k </math>
Výběrový centrální moment je nevyvážený odhad centrálního momentu, vyvážené odhady jsou:
- <math>M_2 &= \frac{n}{n-1}k_2 = \frac1{n-1}\sum_{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)^2</math>
- <math>M_3 &= \frac{n^2}{(n-1)(n-2)}m_3</math>
- <math>M_4 &= \frac{n^2}{(n-1)(n-2)(n-3)}(n+1)m_4 - 3(n-1)m_2^2</math>
Reference
Náklady na energie a provoz naší encyklopedie prudce vzrostly. Potřebujeme vaši podporu... Kolik ?? To je na Vás. Náš FIO účet — 2500575897 / 2010 |
---|
Informace o článku.
Článek je převzat z Wikipedie, otevřené encyklopedie, do které přispívají dobrovolníci z celého světa. |