Los momentos son resúmenes de las características de las variables aleatorias (por ejemplo, ubicación, escala). Úselo también para momentos fraccionarios.
Sé cuáles son los momentos y cómo calcularlos y cómo usar la función de generación de momentos para obtener momentos de orden superior. Sí, sé las matemáticas. Ahora que necesito obtener mi conocimiento estadístico lubricado para el trabajo, pensé que bien podría hacer esta pregunta: me ha estado...
Los estimadores de máxima verosimilitud (MLE) son asintóticamente eficientes; vemos el resultado práctico en que a menudo les va mejor que las estimaciones del método de momentos (MoM) (cuando difieren), incluso con tamaños de muestra pequeños Aquí 'mejor que' significa en el sentido de tener...
¿ Cómo funciona la aproximación saddlepoint? ¿Para qué tipo de problema es bueno? (Siéntase libre de usar un ejemplo particular o ejemplos a modo de ilustración) ¿Hay inconvenientes, dificultades, cosas a tener en cuenta o trampas para los
¿Cuál es la diferencia entre la varianza finita e infinita? Mi conocimiento de estadísticas es bastante básico; Wikipedia / Google no fue de mucha ayuda
¿Puede una distribución con media finita e infinita varianza tener una función generadora de momentos? ¿Qué pasa con una distribución con media finita y varianza finita pero infinitos momentos más
La estimación de máxima verosimilitud a menudo se traduce en estimadores sesgados (por ejemplo, su estimación de la varianza muestral está sesgada para la distribución gaussiana). ¿Qué lo hace tan popular? ¿Por qué exactamente se usa tanto? Además, ¿qué lo hace en particular mejor que el enfoque...
Estoy haciendo un experimento numérico que consiste en muestrear una distribución lognormal , y tratando de estimar los momentos por dos métodos:X∼ L N( μ ,σ)X∼Lnorte(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xnorte]mi[Xnorte]\mathbb{E}[X^n] Mirando la media muestral de laXnorteXnorteX^n Estimando y...
Es habitual usar el segundo, tercer y cuarto momentos de una distribución para describir ciertas propiedades. ¿Los momentos parciales o los momentos superiores al cuarto describen propiedades útiles de una
migrado de math.stackexchange . Estoy procesando un largo flujo de enteros y estoy considerando rastrear algunos momentos para poder calcular aproximadamente varios percentiles para el flujo sin almacenar muchos datos. ¿Cuál es la forma más sencilla de calcular percentiles desde unos momentos?...
¿Por qué en "Método de momentos", equiparamos los momentos de muestra con los momentos de población para encontrar el estimador puntual? ¿Dónde está la lógica detrás de
Un método ingenuo para aproximar una distribución normal es sumar quizás unas variables aleatorias IID distribuidas uniformemente en , luego volver a centrar y reescalar, confiando en el Teorema del límite central. ( Nota al margen : existen métodos más precisos, como la transformación Box-Muller...
Sobre todo una pregunta teórica. ¿Hay ejemplos de distribuciones no normales que tengan los primeros cuatro momentos iguales a los normales? ¿Podrían existir en
El texto de Wackerly et al establece este teorema "Sea mx(t)metroX(t)m_x(t) y las funciones generadoras de momento de las variables aleatorias X e Y, respectivamente. Si existen ambas funciones generadoras de momento y para todos los valores de t, entonces X e Y tienen la misma distribución de...
Por lo general, se nos presenta el método de estimadores de momentos "equiparando los momentos de la población con su contraparte de muestra" hasta que hayamos estimado todos los parámetros de la población; de modo que, en el caso de una distribución normal, solo necesitaríamos el primer y segundo...
¿Qué significa la afirmación de que la curtosis de una distribución normal es 3. ¿Significa que en la línea horizontal, el valor de 3 corresponde a la probabilidad máxima, es decir, 3 es el modo del sistema? Cuando miro una curva normal, parece que el pico ocurre en el centro, también conocido...
Deje que sea un movimiento browniano estándar. Deje que denote el evento y deje que donde denota la función del indicador. ¿Existe tal que para para todos los ? Sospecho que la respuesta es sí; He intentado perder el tiempo con el método del segundo momento, pero no sirvió de mucho. ¿Se puede...
La tendencia central, la propagación y la asimetría pueden definirse relativamente bien, al menos de manera intuitiva; Las medidas matemáticas estándar de estas cosas también corresponden relativamente bien a nuestras nociones intuitivas. Pero la curtosis parece ser diferente. Es muy confuso y no...
Me hicieron esta pregunta el otro día y nunca la había considerado antes. Mi intuición proviene de las ventajas de cada estimador. La máxima probabilidad es preferiblemente cuando confiamos en el proceso de generación de datos porque, a diferencia del método de los momentos, hace uso del...
Estoy tratando de entender el vínculo entre la función generadora de momento y la función característica. La función de generación de momento se define 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}...
Los siguientes son similares pero diferentes de las publicaciones anteriores aquí y aquí Dadas dos distribuciones que admiten momentos de todas las órdenes, si todos los momentos de dos distribuciones son iguales, ¿son distribuciones idénticas? Dadas dos distribuciones que admiten funciones...