TA的每日心情 | 开心 前天 04:12 |
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本帖最后由 数值分析 于 2019-2-5 09:07 编辑
R. l$ [2 y3 j; L/ P$ Kholycow 发表于 2019-2-5 02:42
: |5 @* w J! O: Z1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可
# B2 G5 c4 f- L- B T2. Lambda的估计需要依赖于归一
, E2 d2 W+ t; n. z5 P3. 归一的分母是可以主观确定的 ...
$ a, o2 p, H3 \+ @& z
1 \3 u+ d& ]6 \- G3 x/ c& M% p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.
j t+ u! k2 w9 H) R+ n% k, ]; H# K8 K- t) S2 R7 u; S
这很直观,您再想想? |
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