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- 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)
- 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)
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- 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)
- 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)
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- Momento estándar (es)
- Momento estándar (es)
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