In probability theory and statistics, a standardized moment of a probability distribution is a moment (often a higher degree central moment) that is normalized, typically by a power of the standard deviation, rendering the moment scale invariant. The shape of different probability distributions can be compared using standardized moments.
| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:label
| - Standardizovaný moment (cs)
- Momento estándar (es)
- Standardized moment (en)
- 標準矩 (zh)
|
| rdfs:comment
| - Standardizovaný moment je v matematické statistice jednou z charakterstik pravděpodobnostního rozdělení.Je variantou centrálního momentu, nezávislou na škále. (cs)
- In probability theory and statistics, a standardized moment of a probability distribution is a moment (often a higher degree central moment) that is normalized, typically by a power of the standard deviation, rendering the moment scale invariant. The shape of different probability distributions can be compared using standardized moments. (en)
- 在機率論和統計學中，一個機率分布的標準矩是經過標準化後的中心矩（通常是較高階的中心矩）。標準化通常是將其除以標準差的過程，這樣做可以使得標準矩對縮放和離散程度皆能保持一致， 在比較不同機率分布的形狀時更為方便。 (zh)
- En teoría de la probabilidad y estadística, el k-simo momento estándar de una distribución de probabilidad es donde es el k-simo momento centrado sobre la media y σ es la desviación estándar. Es la normalización del k-simo momento centrado con respecto a la desviación estándar. La potencia de k es porque los momentos crecen como , lo que significa que son polinomios homogéneos de grado k, y así los momentos estándar son invariantes en escala. Mientras los momentos centrados tienen dimensión, los momentos estándar, no. (es)
|
| dct:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| has abstract
| - Standardizovaný moment je v matematické statistice jednou z charakterstik pravděpodobnostního rozdělení.Je variantou centrálního momentu, nezávislou na škále. (cs)
- En teoría de la probabilidad y estadística, el k-simo momento estándar de una distribución de probabilidad es donde es el k-simo momento centrado sobre la media y σ es la desviación estándar. Es la normalización del k-simo momento centrado con respecto a la desviación estándar. La potencia de k es porque los momentos crecen como , lo que significa que son polinomios homogéneos de grado k, y así los momentos estándar son invariantes en escala. Mientras los momentos centrados tienen dimensión, los momentos estándar, no.
* El primer momento estándar es cero, porque el primer momento centrado sobre la media es cero.
* El segundo momento estándar es uno, porque el segundo momento sobre la media es igual a la varianza (el cuadrado de la desviación estándar)
* El tercer momento estándar es la asimetría. El grado de asimetría de una distribución se denomina sesgo hacia la derecho o hacia la izquierda; no debe confundirse con sesgo muestral (ver artículo "Skewness" en inglés).
* El cuarto momento estándar sirve para obtener la curtosis.
* Datos: Q5111691 (es)
- In probability theory and statistics, a standardized moment of a probability distribution is a moment (often a higher degree central moment) that is normalized, typically by a power of the standard deviation, rendering the moment scale invariant. The shape of different probability distributions can be compared using standardized moments. (en)
- 在機率論和統計學中，一個機率分布的標準矩是經過標準化後的中心矩（通常是較高階的中心矩）。標準化通常是將其除以標準差的過程，這樣做可以使得標準矩對縮放和離散程度皆能保持一致， 在比較不同機率分布的形狀時更為方便。 (zh)
|
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)