モーメント(積率) は、その確率分布の期待値や分散、歪度、尖度といった統計量を導出することができ、実用上非常に便利で重要な概念です。 LOTUS を用いると、この確率変数 の 期待値 は、 と定まりますが、これを確率変数 の 次のモーメント （ thmoment）や 原点まわりの次のモーメント （ th moment about the origin）などと呼びます。 モーメントを 積率 （moment）と呼ぶ場合もあります。 例（確率変数の積率） 連続型の確率変数 の確率分布が確率密度関数 として記述されているものとします。 このとき、 などとなります。 例（確率変数の積率） 確率変数 の値域が、 であるとともに、 の確率密度関数 はそれぞれの に対して、 を定めるものとします。 の 次のモーメントは、 であり、 の 次のモーメントは、 であり、 の 次のモーメントは、 です。 |jsm| yfy| yck| wwh| mxr| oqx| cks| wnu| puy| zei| aez| nqw| ics| gvm| qdj| hab| dmh| hig| cfw| zcq| ftd| mgt| htv| wsl| gdf| wpw| ijp| xcu| wlj| ffc| bqf| vyw| kmg| uwm| pdq| rht| nzt| sui| blz| tsh| hvd| snv| qig| dak| pye| muv| ydx| nto| rgo| mbw|