প্রশ্ন ট্যাগ «moments»

আমি জানি যে মুহুর্তগুলি কী এবং কীভাবে সেগুলি গণনা করতে হয় এবং কীভাবে উচ্চতর ক্রমের মুহুর্ত পাওয়ার জন্য মুহুর্ত তৈরির কার্যটি ব্যবহার করতে হয়। হ্যাঁ, আমি গণিত জানি। কাজের জন্য আমার এখন আমার পরিসংখ্যান জ্ঞান লুব্রিকেট করা প্রয়োজন, আমি ভেবেছিলাম আমিও এই প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করতে পারি - এটি প্রায় কয়েক …

65 distributions  terminology  moments  intuition 

সীমাবদ্ধ গড় এবং অসীম বৈকল্পিক সহ কোনও বিতরণে কি মুহুর্তে উত্পন্ন কার্যকারিতা থাকতে পারে? সীমাবদ্ধ অর্থ এবং সসীম বৈকল্পিক তবে অসীম উচ্চতর মুহুর্তের সাথে বিতরণ সম্পর্কে কী বলা যায়?

28 variance  moments  mgf 

আমি কিছু সংখ্যক পরীক্ষা নিরীক্ষা করছি যা লগনরমাল ডিস্ট্রিবিউশন নমুনা তৈরি করে এবং দুটি পদ্ধতি দ্বারা মুহুর্তগুলি অনুমান করার চেষ্টা করছি: :X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] of নমুনা গড়ের দিকেXnXnX^n জন্য নমুনা অর্থ ব্যবহার করে এবং অনুমান করা , এবং তারপরে লগনরমাল বিতরণের জন্য আমাদের কাছে ।μμ\muσ2σ2\sigma^2log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X)E[Xn]=exp(nμ+(nσ)2/2)E[Xn]=exp⁡(nμ+(nσ)2/2)\mathbb{E}[X^n]=\exp(n \mu + (n \sigma)^2/2) প্রশ্নটি …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

একটি সাধারণ বিতরণ প্রায় অনুমানের জন্য একটি সহজ পদ্ধতি হ'ল একসাথে যোগ করা আইআইডি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি সমানভাবে বিতরণ করা হয় , তারপরে রিসেটার এবং পুনরুদ্ধার করা হয়, কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটির উপর নির্ভর করে। ( পার্শ্ব দ্রষ্টব্য : বাক্স – মুলার ট্রান্সফর্মের মতো আরও সঠিক পদ্ধতি রয়েছে )) আইআইডি র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

গণিত.স্ট্যাকেক্সচেঞ্জ থেকে স্থানান্তরিত । আমি পূর্ণসংখ্যার দীর্ঘ স্ট্রিমটি প্রক্রিয়া করছি এবং প্রচুর ডেটা সঞ্চয় না করে স্ট্রিমের জন্য প্রায় বিভিন্ন পারসেন্টাইল গণনা করতে সক্ষম হতে কয়েক মুহুর্ত ট্র্যাক করার বিষয়টি বিবেচনা করছি। কয়েক মুহুর্ত থেকে শতকরা ভাগ গণনা করার সহজ উপায় কী। এর চেয়ে আরও ভাল কোন পদ্ধতির মধ্যে কেবলমাত্র …

20 algorithms  mathematical-statistics  moments 

নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করার জন্য বিতরণের দ্বিতীয়, তৃতীয় এবং চতুর্থ মুহূর্ত ব্যবহার করা স্বাভাবিক। চতুর্থের চেয়ে বেশি আংশিক মুহুর্ত বা মুহুর্ত কি কোনও বিতরণের কোনও কার্যকর বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করে?

20 distributions  moments  partial-moments 

জনসংখ্যার সমস্ত পরামিতি অনুমান না করা পর্যন্ত আমরা সাধারণত "জনসংখ্যার মুহুর্তগুলিকে তাদের নমুনা অংশের সাথে তুলনা করে" মুহুর্তের অনুমানের পদ্ধতির সাথে পরিচয় করি; যাতে কোনও সাধারণ বিতরণের ক্ষেত্রে আমাদের কেবল প্রথম এবং দ্বিতীয় মুহুর্তের প্রয়োজন হবে কারণ তারা এই বিতরণটিকে পুরোপুরি বর্ণনা করে। ই( এক্স) = μ⟹Σএনi = 1এক্সআমি/ এন= …

19 mathematical-statistics  lognormal  moments  method-of-moments 

Wackerly এট আল এর পাঠ্য এই উপপাদ্যটি বলেছে "চলুন এবং যথাক্রমে র্যান্ডম ভেরিয়েবল এক্স এবং ওয়াইয়ের মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশনগুলি যদি মুহুর্ত-উত্পন্ন উভয় ফাংশন উপস্থিত থাকে এবং টি এর সমস্ত মানের জন্য, তারপরে এক্স এবং ওয়াইয়ের সমান সম্ভাবনা বন্টন রয়েছে। কোনও প্রমাণ ছাড়াই এটি পাঠ্যের আওতার বাইরে বলছে। প্রমাণ ছাড়াই স্ক্যাফার …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

বেশিরভাগ তাত্ত্বিক প্রশ্ন। সাধারণের তুলনায় প্রথম চার মুহুর্তের অ-স্বাভাবিক বিতরণের কোনও উদাহরণ রয়েছে কি? তারা তত্ত্ব থাকতে পারে?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

যাক একটি প্রমিত ব্রোমিন হও। যাক ঘটনা বোঝাতে এবং যেখানে নির্দেশক ফাংশনকে বোঝায়। সেখানে অস্তিত্ব আছে যেমন যে জন্য সবার জন্য ? আমি উত্তরটি হ্যাঁ সন্দেহ করি; আমি দ্বিতীয় মুহুর্তের পদ্ধতিটি নিয়ে ঘোরাঘুরি করার চেষ্টা করেছি, তবে খুব বেশি লাভ হয়নি। এটি কি দ্বিতীয় মুহুর্তের পদ্ধতিতে দেখানো যেতে পারে? বা …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian 

একটি সাধারণ বিতরণের কুর্তোসিস ৩. এই বক্তব্যটির দ্বারা কী বোঝানো হয়? এটির অর্থ কি অনুভূমিক রেখায়, 3 এর মান পিক সম্ভাবনার সাথে মিলে যায়, অর্থাৎ 3 সিস্টেমের মোড? আমি যখন একটি সাধারণ বক্ররেখার দিকে তাকাই, তখন মনে হয় এটি শিখরটি কেন্দ্রে অবস্থিত aka 0 এফ, তাই কুর্তোসিসটি 0 এবং পরিবর্তে …

18 normal-distribution  moments  kurtosis 

আমি মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশন এবং চরিত্রগত ফাংশন মধ্যে লিঙ্ক বুঝতে চেষ্টা করছি। মুহূর্ত তৈরির ফাংশনটি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: 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 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} এর সিরিজ সম্প্রসারণ ব্যবহার করে , আমি এলোমেলো ভেরিয়েবলের জন্য বিতরণের সমস্ত মুহুর্তগুলি খুঁজে …

17 probability  moments  mgf  method-of-moments  characteristic-function 

নিম্নলিখিতগুলি এখানে এবং এখানে আগের পোস্টগুলির থেকে আলাদা তবে একই রকম দুটি বিতরণ দেওয়া হয়েছে যা সমস্ত আদেশের মুহুর্তগুলিকে স্বীকার করে, যদি দুটি বিতরণের সমস্ত মুহুর্ত একই হয়, তবে তারা কি অভিন্ন বিতরণ করবে? দুটি বিতরণ দেওয়া হয়েছে যা মুহুর্তে উত্পন্ন উত্পাদনগুলি স্বীকার করে, যদি তাদের একই মুহূর্ত থাকে, তবে …

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

দ্রুততর ওজনযুক্ত চলমান গড় এবং কোনও প্রক্রিয়াটির স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করার জন্য অন-লাইন সূত্র রয়েছে (xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots}। গড় জন্য, μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n এবং বৈকল্পিক জন্য σ2n=(1−α)σ2n−1+α(xn−μn−1)(xn−μn)σn2=(1−α)σn−12+α(xn−μn−1)(xn−μn)\sigma_n^2 = (1-\alpha) \sigma_{n-1}^2 + \alpha(x_n - \mu_{n-1})(x_n - \mu_n) যা থেকে আপনি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করতে পারেন। তাত্ক্ষণিক ওজনযুক্ত তৃতীয় এবং …

15 moments  online  kurtosis 

মোমেন্ট জেনারেটিং ফাংশন (এমজিএফ) কী? আপনি সাধারণ ব্যক্তির শর্তাবলী এবং একটি সহজ এবং সহজ উদাহরণ সহ ব্যাখ্যা করতে পারেন? দয়া করে যথাসম্ভব আনুষ্ঠানিক গণিত স্বরলিপি ব্যবহার করে সীমাবদ্ধ করুন।

15 moments  intuition  mgf