TA的每日心情 | 开心 2026-2-7 02:13 |
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本帖最后由 数值分析 于 2019-2-5 09:07 编辑
: { L: z0 G8 w# _ }5 f# yholycow 发表于 2019-2-5 02:42
# h- e, e1 Y3 x5 S0 t1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可( h' N1 h& N7 D6 f
2. Lambda的估计需要依赖于归一
2 o) t0 B6 x' ~! f5 A; w& |3. 归一的分母是可以主观确定的 ...
* C1 w0 G3 D2 e- E' C& D x( s+ i, C8 B6 L; A- i
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.& m7 z8 Q: T1 y* r j% M( G" H
9 o! g K/ R. _5 L
这很直观,您再想想? |
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