FactorialMomentGeneratingFunction
FactorialMomentGeneratingFunction[dist,t]
给出分布 dist 的阶乘矩母函数,函数的自变量为 t.
FactorialMomentGeneratingFunction[dist,{t1,t2,…}]
给出多元分布 dist 的阶乘矩母函数,函数的自变量为 t1、t2、….
更多信息
- FactorialMomentGeneratingFunction 也称为概率母函数(pgf).
- FactorialMomentGeneratingFunction[dist,t] 等价于 Expectation[tx,xdist].
- FactorialMomentGeneratingFunction[dist, {t1,t2,…}] 等价于 Expectation[t1x1t2x2…,{x1,x2,…}dist].
- i 阶阶乘矩可以通过 SeriesCoefficient[fmgf,{t,1,i}]i! 从阶乘矩母函数 fmgf 中提取得到.
- 一个离散随机变量取值为 i 的概率可以通过 SeriesCoefficient[expr,{t,0,i}] 从阶乘矩生成函数 expr 中提取得到.
范例
打开所有单元关闭所有单元应用 (6)
与 NegativeBinomialDistribution 的 fmgf 相比较:
求 个独立同分布的几何分布变量的和的 fmgf,其中随机数 服从 PoissonDistribution:
与 PolyaAeppliDistribution 的 fmgf 相比较:
从一个非负整数随机变量的 fmgf 求它的 PDF:
对 BernoulliDistribution 建立一个概率母函数:
与进行平移后的 GeometricDistribution 的概率母函数相比较:
对 GeometricDistribution 的概率母函数(pgf)应用拉格朗日变换:
重建 PDF:
对正反面出现概率不同的一个硬币进行投掷,求若要连续两次出现正面,所需投掷次数的分布. 令 为正面出现的概率. 事件空间由三种事件类型组成:反面(T)、先正面后反面(HT),连续出现两次正面(HH). 其概率分别是:
求感兴趣的随机变量的 fmgf,把它解释为 T 事件的总数加上 HT 事件的总数加上2:
重建 PDF:
属性和关系 (3)
FactorialMomentGeneratingFunction 等价于 的 Expectation:
或者,也可使用 SeriesCoefficient:
可能存在的问题 (2)
文本
Wolfram Research (2010),FactorialMomentGeneratingFunction,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/FactorialMomentGeneratingFunction.html.
CMS
Wolfram 语言. 2010. "FactorialMomentGeneratingFunction." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/FactorialMomentGeneratingFunction.html.
APA
Wolfram 语言. (2010). FactorialMomentGeneratingFunction. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/FactorialMomentGeneratingFunction.html 年