TA的每日心情 | 衰 昨天 00:36 |
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本帖最后由 数值分析 于 2019-2-5 09:07 编辑
$ N5 k7 s0 b, U1 B9 c& Hholycow 发表于 2019-2-5 02:42# U- ^ ^& B, Y* _5 V
1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可
2 Y. d# h& L- J( P( I2. Lambda的估计需要依赖于归一
2 k2 V, U! e; `( }) B3. 归一的分母是可以主观确定的 ...
# ^ G- G, o4 K% O+ d
3 W v2 G3 J/ p- D9 Q, Q如果是对称的单峰分布的话,期望存在的时候,期望和峰度Kurtosis(也就是你说的陡峭程度)无关,一定在众数Mode,即峰值的地方.唯一的例外是积分不收敛,即期望不存在(比如柯西分布,这时候没有重心).对于不对称的单峰分布,唯一能影响期望的是偏度Skewness.' S- e& k, |' h! V2 D& s, ~) C
1 d- P- p% \: u; ]6 i3 ?这很直观,您再想想? |
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