TAG：均匀分布的k阶原点矩

在数学的概率领域中有一类数字特征叫矩。(X^k为X的k次方) 原点矩： 对于正整数k，如果E|X^k|<无穷，称Vk＝E(X^k) 为随机变量X的k阶原点矩。X的数学期望是X的一阶原点矩，即E(x)=v1. k阶矩定义：设X为随机变量，c为常数，k为正整数，如果E[|X-c|^c]<无穷大，则称E[（X-c）^k]为X关于点c的k阶矩。 c=0时，称其为X的k阶原点矩； c=E[X]时，称为k阶中心矩...

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首先，这是一种统计量，目的是描述总体的某一性质。而矩则是描述这些样本值的分布情况，无论几阶矩，无外乎是描述整体的疏密情况。 K阶矩分为原点矩和中心矩：前者是绝对的,通过我观察，发现：1阶就是平均值；2阶则是平方和的平均值；3阶是立方和的平均值，如此类推。 后者是相对于平均值而言，发现：1阶即期望；2阶即方差的估计；如此类推。至于两者的公式。 扩展资料： 矩法估计原理简单、使用方便，使用时可以不知总体的分布，而且具有一定的优良性质（如矩估计为Eξ的一致最小方差无偏估计），因此在实际问题...

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