Momenty funkcji zmiennych losowych. Metoda linearyzacji

1. Zależności ścisłe dla pierwszego i drugiego momentu 1.1.  Podstawowe definicje Przyjmijmy, że losowy wektor $Y=\varphi(X)$  jest znaną, w ogólności zespoloną (z częścią nierzeczywistą) funkcją $\varphi$ zmiennej losowej X, która  ma funkcję gęstości probabilistycznego rozkładu $f(X
Comments : 0

Momenty statystyczne wektorowych funkcji nieliniowych

Ścisłe formuły Przyjmijmy, że losowy wektor $Y$ (w ogólnym przypadku zespolony) jest funkcją rzeczywistego wektora losowego  $X$ z funkcją gęstości rozkładu prawdopodobieństwa $f(x)$.  Wartości oczekiwane (średnie) wektora $X$ i  $Y$oznaczamy jako  $m_x \ , m_y$. Często będziemy korzy
Comments : 0
Translate »