概率统计中的矩

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概率统计中的矩

2024-07-16 18:56:02| 来源: 网络整理| 查看: 265

在概率统计文献中经常会看到矩,因此本文总结了矩(moment)的基本概念和常用的计算公式。

参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Moment_(mathematics)

1、矩的定义

        \mu _n = \int_{-\infty}^{\infty}(x-c)^nf(x)dx

上式是维基百科中矩的定义式,其中xc是实数,f(x)是一个连续的实函数,如果x来自一个概率分布,并且f(x)x的概率密度函数,那么就称上式计算的结果为概率分布的n阶矩。

2、矩的离散计算公式

实际中一般使用下面的离散形式,根据式中c取值不同,可以导出原点矩和中心矩的概念。

        \mu _n = E[(X-c)^n]

c=0时称为原点矩(raw moment)

        \mu _n = E[X^n]

c=E(X)称为中心矩(central moment)

        \mu _n = E[(X-E(X))^n]

另外标准矩(standardised moment,又称为normalised n-th central moment)的定义如下

        \frac{\mu _n}{\sigma^n} = \frac{E[(X-c)^n]}{\sigma^n} 其中\sigma=(E[(X-E(X))^2])^{\frac{1}{2}}

3、总结 DSP中常用的RMS(均方根值)就是二阶原点矩的正平方根。方差的正平方根又称标准差(standard deviation)。 矩阶数原点矩中心矩标准矩一阶

E(X)

一阶原点矩又称均值

一阶中心矩等于0 二阶

E(X^2)

二阶原点矩又称均方值

E[(X-E(X))^2]

二阶中心矩又称方差

 三阶  

\frac{E[(X-E(X))^3]}{\sigma^3}

三阶标准矩又称偏度(skewness)

四阶  

\frac{E[(X-E(X))^4]}{\sigma^4}

四阶标准矩又称峭度(kurtosis)



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