এমন সূত্র আছে কি? উপাত্ত, ভেরিয়েন্স, স্কিউনেস এবং কুর্তোসিস পরিচিত, বা পরিমাপ করা যেতে পারে এমন একটি সংকলনের এমন একটি সূত্র দেওয়া আছে যা পূর্বোক্ত উপাত্তগুলি থেকে আসা মানটির সম্ভাব্যতা ঘনত্ব গণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
যে কোনও সাধারণ (গাউসিয়ান) বিতরণের জন্য, স্কিউনেস কারণ এটি প্রতিসাম্যযুক্ত, এবং অতিরিক্ত কুরটোসিসও একটি সাধারণ বিতরণের বৈশিষ্ট্য থেকে is অন্যান্য বিতরণগুলির জন্য, গড়, বৈকল্পিক, স্কিউনেস এবং কুর্তোসিস বিতরণকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য যথেষ্ট নয়, যদিও উদাহরণগুলি সাধারণত পাওয়া যায়।
—
হেনরি
@ হেনরি আসলে, বেশিরভাগ প্যারামিটার পরিবারগুলিতে দিয়ে বিতরণ করা হয় , প্রথম চারটি মুহুর্ত - যা গড়, বৈচিত্র, স্কিউনেস এবং কুর্তোসিস থেকে উদ্ধার করা যায় - সাধারণত বিতরণ চিহ্নিত করতে যথেষ্ট।
—
whuber
@ হুইবার: এটি আমার কাছে সামান্য বিজ্ঞপ্তি হিসাবে পড়ে: এমন পরিবারে বিতরণ সীমাবদ্ধ করে যেখানে চার বা তার চেয়ে কম পরামিতি থাকে, বিতরণের চারটি পরিসংখ্যান জেনে প্রায়শই প্যারামিটারগুলি চিহ্নিত করে। আমি রাজী. তবে আমার এক বক্তব্যটি ছিল মূলত: সীমিত না হওয়াতে নির্দিষ্ট পয়েন্টগুলিতে সামগ্রিকভাবে একই প্রথম চারটি মুহুর্তের সাথে বিবিধ বিতরণের বিভিন্ন সম্ভাবনা রয়েছে।
—
হেনরি
আমি আপনার হেনরি বলতে চাইছি: "অন্যান্য বিতরণগুলি" দ্বারা আপনি একটি বিস্তৃত সাধারণ অর্থে বোঝাতে চেয়েছিলেন, তবে আমার প্রতিক্রিয়াটি সাধারণত পরিসংখ্যানগুলিতে ব্যবহৃত বিতরণ অর্থে বোঝায় (যা খুব কমই চারটি পরামিতি থাকে)। আমি মনে করি আপনার কোডিকিল - "যদিও উদাহরণগুলি সাধারণত পাওয়া যায়" - আমার সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যাটি সম্ভবত প্রস্তাব করেছিল।
—
শুক্র