矩是一种数学计算方式,矩的数学本值是期望,一个变量的K阶矩就是这个变量的K次方的均值。
在此基础之上,可以扩展出 原点矩,中心矩,绝对矩等:
原点矩:变量减去0后的 K次方的均值。
中心矩: 变量减去均值后的 K次方的均值。
绝对矩:变量求绝对值后的 K次方的均值。
绝对中心矩:变量减去均值再求绝对值后的 K次方的均值。
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假设r.v.x有E(|X|^k)<+∞,E(|X-E(X)|^k)<+∞,则称:
E(X^k)为k阶原点矩
E(|X|^k)为k阶绝对矩
E((X-EX)^k)为k阶中心矩
E(|X-EX|^k)为K阶绝对中心矩
参考:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42464187/article/details/105700055
本文深入解析了矩在数学统计中的核心概念,包括原点矩、中心矩、绝对矩及绝对中心矩的定义与计算方法,阐述了它们在数据分布特征描述中的作用。
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