Questions tagged «characteristic-function»

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高斯(正态)分布最令人惊讶的特征是什么?
可以通过明确给出其密度来定义上的标准化高斯分布: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} 或其特征功能。 就像在这个问题中提到的那样,它也是样本均值和方差是独立的唯一分布。 您知道高斯测量的其他令人惊讶的替代特征是什么?我会接受最令人惊讶的答案

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特征功能的目的是什么?
我希望有人可以用通俗易懂的方式解释什么是特征函数,以及如何在实践中使用它。我已经读过它是pdf的傅里叶变换,所以我想我知道它是什么,但我仍然不了解它的目的。如果有人可以提供其目的的直观描述,以及可能如何使用它的示例,那真是太棒了! 最后一点:我已经看过Wikipedia页面,但是显然太密集了,无法理解正在发生的事情。我正在寻找的一种解释是,计算机科学家认为,如果某个人没有沉迷于概率论的奇迹中,便可以理解。

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R:尽管数据集中没有NaN,随机森林仍在“外部函数调用”错误中抛出NaN / Inf [关闭]
我正在使用插入符号在数据集上运行交叉验证的随机森林。Y变量是一个因素。我的数据集中没有NaN,Inf或NA。但是,当运行随机森林时,我得到 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see them) Warning messages: 1: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion 2: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion 3: In data.matrix(x) : NAs introduced by …

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力矩产生功能与特征功能之间的联系
我试图理解力矩产生函数和特征函数之间的联系。矩生成函数定义为: 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!} 使用,我可以找到随机变量分布的所有时刻X。exp(tX)=∑∞0(t)n⋅Xnn!exp⁡(tX)=∑0∞(t)n⋅Xnn!\exp(tX) = \sum_0^{\infty} \frac{(t)^n \cdot X^n}{n!} 特征函数定义为: φX(t)=E(exp(itX))=1+itE(X)1−t2E(X2)2!+…+(it)nE(Xn)n!φX(t)=E(exp⁡(itX))=1+itE(X)1−t2E(X2)2!+…+(it)nE(Xn)n! \varphi_X(t) = E(\exp(itX)) = 1 + \frac{it E(X)}{1} - \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \ldots + \frac{(it)^n E(X^n)}{n!} 我不完全了解为我带来的虚数信息。我看到,因此特征函数中不只有,但是为什么我们需要在特征函数中减去矩?数学思想是什么?iiii2=−1i2=−1i^2 = -1+++

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