Azərbaycanca AzərbaycancaDeutsch Deutsch日本語 日本語Lietuvos Lietuvosසිංහල සිංහලTürkçe TürkçeУкраїнська УкраїнськаUnited State United State
Destek
www.wikipedia.tr-tr.nina.az
  • Vikipedi

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında bir rassal değişken Xin μ E X olarak ifade edilen beklenen değeri ve σ E

Kümülant

Kümülant
www.wikipedia.tr-tr.nina.azhttps://www.wikipedia.tr-tr.nina.az
TikTok Jeton Satışı

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında bir rassal değişken Xin μ = E(X) olarak ifade edilen beklenen değeri ve σ² = E((X - μ)²) olarak ifade edilen varyansı bulunur. Bunlar ilk iki kümülant olarak belirlenirler; yani

κ1 = μ ve κ² = σ².

n tane kümülant κn bir 'kümülant üreten fonksiyon tarafından belirlenir; bu fonksiyon g(t) olarak şöyle ifade edilebilir:

g(t)=log⁡(E(et⋅X))=∑n=1∞κntnn!=μt+σ2t22+⋯.{\displaystyle g(t)=\log(E(e^{t\cdot X}))=\sum _{n=1}^{\infty }\kappa _{n}{\frac {t^{n}}{n!}}=\mu t+\sigma ^{2}{\frac {t^{2}}{2}}+\cdots .}{\displaystyle g(t)=\log(E(e^{t\cdot X}))=\sum _{n=1}^{\infty }\kappa _{n}{\frac {t^{n}}{n!}}=\mu t+\sigma ^{2}{\frac {t^{2}}{2}}+\cdots .}

Bu fonksiyonun türevleri var olduğu kabul edilirse, kümülantlar g(t) fonksiyonunun (sıfırda) türevleri ile şöyle verilir:

κ1 = μ = g' (0),
κ2 = σ² = g' '(0),
κn = g(n) (0).

κn kümülantlari verilmiş olan bir olasılık dağılımı açılımı suretiyle yaklaşık olarak bulunabilir.

Tarihçe

Kümülant kavramı 1889'da Danimarkalı matematikçi ve istatistikçi (1838 - 1910) tarafından yarı-değişmezler adı altında ortaya atılmıştır. Kümülant adı ilk defa İngiliz istatistikçisi Ronald Fisher tarafından ortaya atılıp sonradan bu kavram Fisher ve İngiliz istatistikçi tarafından geliştirilmiştir.

Momentler ve kümülantlar

Bir olasılık dağılımı için kümülantlar o dağılımın momentleri ile yakından ilişkilidir. Kümülant kavramının geliştirilmesi ve bunların momentler kavramına pratik kullanımda tercih edilmesi nedeni bağımsız iki rassal değişken X ve Y için şu ifadenin bulunmasına bağlıdır;

gX+Y(t)=log⁡(E(et⋅(X+Y)))=log⁡(E(etX)⋅E(etY))=log⁡(E(etX))+log⁡(E(etY))=gX(t)+gY(t).{\displaystyle g_{X+Y}(t)=\log(E(e^{t\cdot (X+Y)}))=\log(E(e^{tX})\cdot E(e^{tY}))=\log(E(e^{tX}))+\log(E(e^{tY}))=g_{X}(t)+g_{Y}(t)\,.}image

Böylece her kümülant daha önce toplam olarak elde edilmiş karşıt kümülantların toplamının bir toplamı olur.

Moment üreten fonksiyon şöyle verilir:

1+∑n=1∞μn′tnn!=exp⁡(∑n=1∞κntnn!)=exp⁡(g(t)).{\displaystyle 1+\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {\mu '_{n}t^{n}}{n!}}=\exp \left(\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {\kappa _{n}t^{n}}{n!}}\right)=\exp(g(t)).}image

Böylece kümülant üreten fonksiyon moment üreten fonksiyonun logaritmasıdır.

Birinci kümülant beklenen değer; ikinci kümülant varyans ve ikinci ve üçüncü kümülant merkezsel momentler olur. Ancak daha yüksek derecede kümülantlar ne momentler ne de merkezsel momentlere karşıttırlar.

Kümülantlar momentlere şu (yineleme) formülü ile bağlıdırlar:

κn=μn′−∑k=1n−1(n−1k−1)κkμn−k′.{\displaystyle \kappa _{n}=\mu '_{n}-\sum _{k=1}^{n-1}{n-1 \choose k-1}\kappa _{k}\mu _{n-k}'.}image

ninci moment μ′n ilk n kümülant ile kurulmuş ninci derece bir polinomdur; yani (Bunun katsayıları hep pozitif olur ve Faà di Bruno'nin formülünde bulunan katsayılardır.)

μ1′=κ1{\displaystyle \mu '_{1}=\kappa _{1}\,}image
μ2′=κ2+κ12{\displaystyle \mu '_{2}=\kappa _{2}+\kappa _{1}^{2}\,}image
μ3′=κ3+3κ2κ1+κ13{\displaystyle \mu '_{3}=\kappa _{3}+3\kappa _{2}\kappa _{1}+\kappa _{1}^{3}\,}image
μ4′=κ4+4κ3κ1+3κ22+6κ2κ12+κ14{\displaystyle \mu '_{4}=\kappa _{4}+4\kappa _{3}\kappa _{1}+3\kappa _{2}^{2}+6\kappa _{2}\kappa _{1}^{2}+\kappa _{1}^{4}\,}image
μ5′=κ5+5κ4κ1+10κ3κ2+10κ3κ12+15κ22κ1+10κ2κ13+κ15{\displaystyle \mu '_{5}=\kappa _{5}+5\kappa _{4}\kappa _{1}+10\kappa _{3}\kappa _{2}+10\kappa _{3}\kappa _{1}^{2}+15\kappa _{2}^{2}\kappa _{1}+10\kappa _{2}\kappa _{1}^{3}+\kappa _{1}^{5}\,}image
μ6′=κ6+6κ5κ1+15κ4κ2+15κ4κ12+10κ32+60κ3κ2κ1+20κ3κ13+15κ23+45κ22κ12+15κ2κ14+κ16.{\displaystyle \mu '_{6}=\kappa _{6}+6\kappa _{5}\kappa _{1}+15\kappa _{4}\kappa _{2}+15\kappa _{4}\kappa _{1}^{2}+10\kappa _{3}^{2}+60\kappa _{3}\kappa _{2}\kappa _{1}+20\kappa _{3}\kappa _{1}^{3}+15\kappa _{2}^{3}+45\kappa _{2}^{2}\kappa _{1}^{2}+15\kappa _{2}\kappa _{1}^{4}+\kappa _{1}^{6}.\,}image

Merkezsel momentler olan μn (DIKKAT μ′n DEĞIL) ile kümülant bağlılığı şöyledir:

μ1=0{\displaystyle \mu _{1}=0\,}image
μ2=κ2{\displaystyle \mu _{2}=\kappa _{2}\,}image
μ3=κ3{\displaystyle \mu _{3}=\kappa _{3}\,}image
μ4=κ4+3κ22{\displaystyle \mu _{4}=\kappa _{4}+3\kappa _{2}^{2}\,}image
μ5=κ5+10κ3κ2{\displaystyle \mu _{5}=\kappa _{5}+10\kappa _{3}\kappa _{2}\,}image
μ6=κ6+15κ4κ2+10κ32+15κ23.{\displaystyle \mu _{6}=\kappa _{6}+15\kappa _{4}\kappa _{2}+10\kappa _{3}^{2}+15\kappa _{2}^{3}.\,}image

Karakteristik fonksiyon ve kümülantlar

Bazı istatistikçiler kümülant üreten fonksiyonu başka bir yol kullanarak karakteristik fonksiyonlar yoluyla şöyle tanımlamayı tercih ederler.

h(t)=log⁡(E(eitX))=∑n=1∞κn⋅(it)nn!=μit−σ2t22+⋯.{\displaystyle h(t)=\log(E(e^{itX}))=\sum _{n=1}^{\infty }\kappa _{n}\cdot {\frac {(it)^{n}}{n!}}=\mu it-\sigma ^{2}{\frac {t^{2}}{2}}+\cdots .\,}image

Bu türlü tanımlamanın avantajı eğer daha yüksek derecelerde momentler bulunmasa bile uygun kümülantlarin elde edilmesini sağlamasıdır.

Ayrıca bakınız

  • Momentler
  • Merkezsel moment
  • Moment üreten fonksiyon

Kaynakça

  1. ^ Fisher 1929'da ilk defa Harold Hotellinge yazdığı bir mektupta bu kavramı kumulatif moment fonksiyonu adi ile kullanmıştır. İlk kümülant adı olarak kullanılması R. Fisher ve J.Wishart (1931) "The derivation of the pattern formulae of two-way partitions from those of simpler patterns", Proceedings of the , 2. Seri C. 33 say. 195-208 makalesindedir.
  2. ^ Kendall, M.G., Stuart, A. (1969) The Advanced Theory of Statistics, Volume 1 (3rd Edition). Griffin, London. (Section 3.12)
  3. ^ Lukacs, E. (1970) Characteristic Functions (2nd Edition). Griffin, London. (Page 27)

Dış bağlantılar

  • Eric W. Weisstein, Cumulant (MathWorld)
  • [1]10 Haziran 2001 tarihinde Wayback Machine sitesinde . Kumulant - bazı matematiksel sözcük ve ifadelerin ilk kullanışları.

wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar

Olasilik kurami ve istatistik bilim dallarinda bir rassal degisken Xin m E X olarak ifade edilen beklenen degeri ve s E X m olarak ifade edilen varyansi bulunur Bunlar ilk iki kumulant olarak belirlenirler yani k1 m ve k s n tane kumulant kn bir kumulant ureten fonksiyon tarafindan belirlenir bu fonksiyon g t olarak soyle ifade edilebilir g t log E et X n 1 kntnn mt s2t22 displaystyle g t log E e t cdot X sum n 1 infty kappa n frac t n n mu t sigma 2 frac t 2 2 cdots Bu fonksiyonun turevleri var oldugu kabul edilirse kumulantlar g t fonksiyonunun sifirda turevleri ile soyle verilir k1 m g 0 k2 s g 0 kn g n 0 kn kumulantlari verilmis olan bir olasilik dagilimi acilimi suretiyle yaklasik olarak bulunabilir TarihceKumulant kavrami 1889 da Danimarkali matematikci ve istatistikci 1838 1910 tarafindan yari degismezler adi altinda ortaya atilmistir Kumulant adi ilk defa Ingiliz istatistikcisi Ronald Fisher tarafindan ortaya atilip sonradan bu kavram Fisher ve Ingiliz istatistikci tarafindan gelistirilmistir Momentler ve kumulantlarBir olasilik dagilimi icin kumulantlar o dagilimin momentleri ile yakindan iliskilidir Kumulant kavraminin gelistirilmesi ve bunlarin momentler kavramina pratik kullanimda tercih edilmesi nedeni bagimsiz iki rassal degisken X ve Y icin su ifadenin bulunmasina baglidir gX Y t log E et X Y log E etX E etY log E etX log E etY gX t gY t displaystyle g X Y t log E e t cdot X Y log E e tX cdot E e tY log E e tX log E e tY g X t g Y t Boylece her kumulant daha once toplam olarak elde edilmis karsit kumulantlarin toplaminin bir toplami olur Moment ureten fonksiyon soyle verilir 1 n 1 mn tnn exp n 1 kntnn exp g t displaystyle 1 sum n 1 infty frac mu n t n n exp left sum n 1 infty frac kappa n t n n right exp g t Boylece kumulant ureten fonksiyon moment ureten fonksiyonun logaritmasidir Birinci kumulant beklenen deger ikinci kumulant varyans ve ikinci ve ucuncu kumulant merkezsel momentler olur Ancak daha yuksek derecede kumulantlar ne momentler ne de merkezsel momentlere karsittirlar Kumulantlar momentlere su yineleme formulu ile baglidirlar kn mn k 1n 1 n 1k 1 kkmn k displaystyle kappa n mu n sum k 1 n 1 n 1 choose k 1 kappa k mu n k ninci moment m n ilk n kumulant ile kurulmus ninci derece bir polinomdur yani Bunun katsayilari hep pozitif olur ve Faa di Bruno nin formulunde bulunan katsayilardir m1 k1 displaystyle mu 1 kappa 1 m2 k2 k12 displaystyle mu 2 kappa 2 kappa 1 2 m3 k3 3k2k1 k13 displaystyle mu 3 kappa 3 3 kappa 2 kappa 1 kappa 1 3 m4 k4 4k3k1 3k22 6k2k12 k14 displaystyle mu 4 kappa 4 4 kappa 3 kappa 1 3 kappa 2 2 6 kappa 2 kappa 1 2 kappa 1 4 m5 k5 5k4k1 10k3k2 10k3k12 15k22k1 10k2k13 k15 displaystyle mu 5 kappa 5 5 kappa 4 kappa 1 10 kappa 3 kappa 2 10 kappa 3 kappa 1 2 15 kappa 2 2 kappa 1 10 kappa 2 kappa 1 3 kappa 1 5 m6 k6 6k5k1 15k4k2 15k4k12 10k32 60k3k2k1 20k3k13 15k23 45k22k12 15k2k14 k16 displaystyle mu 6 kappa 6 6 kappa 5 kappa 1 15 kappa 4 kappa 2 15 kappa 4 kappa 1 2 10 kappa 3 2 60 kappa 3 kappa 2 kappa 1 20 kappa 3 kappa 1 3 15 kappa 2 3 45 kappa 2 2 kappa 1 2 15 kappa 2 kappa 1 4 kappa 1 6 Merkezsel momentler olan mn DIKKAT m n DEGIL ile kumulant bagliligi soyledir m1 0 displaystyle mu 1 0 m2 k2 displaystyle mu 2 kappa 2 m3 k3 displaystyle mu 3 kappa 3 m4 k4 3k22 displaystyle mu 4 kappa 4 3 kappa 2 2 m5 k5 10k3k2 displaystyle mu 5 kappa 5 10 kappa 3 kappa 2 m6 k6 15k4k2 10k32 15k23 displaystyle mu 6 kappa 6 15 kappa 4 kappa 2 10 kappa 3 2 15 kappa 2 3 Karakteristik fonksiyon ve kumulantlarBazi istatistikciler kumulant ureten fonksiyonu baska bir yol kullanarak karakteristik fonksiyonlar yoluyla soyle tanimlamayi tercih ederler h t log E eitX n 1 kn it nn mit s2t22 displaystyle h t log E e itX sum n 1 infty kappa n cdot frac it n n mu it sigma 2 frac t 2 2 cdots Bu turlu tanimlamanin avantaji eger daha yuksek derecelerde momentler bulunmasa bile uygun kumulantlarin elde edilmesini saglamasidir Ayrica bakinizMomentler Merkezsel moment Moment ureten fonksiyonKaynakca Fisher 1929 da ilk defa Harold Hotellinge yazdigi bir mektupta bu kavrami kumulatif moment fonksiyonu adi ile kullanmistir Ilk kumulant adi olarak kullanilmasi R Fisher ve J Wishart 1931 The derivation of the pattern formulae of two way partitions from those of simpler patterns Proceedings of the 2 Seri C 33 say 195 208 makalesindedir Kendall M G Stuart A 1969 The Advanced Theory of Statistics Volume 1 3rd Edition Griffin London Section 3 12 Lukacs E 1970 Characteristic Functions 2nd Edition Griffin London Page 27 Dis baglantilarEric W Weisstein Cumulant MathWorld 1 10 Haziran 2001 tarihinde Wayback Machine sitesinde Kumulant bazi matematiksel sozcuk ve ifadelerin ilk kullanislari

Yayın tarihi: Temmuz 06, 2024, 14:26 pm
En çok okunan
  • Ocak 17, 2026

    Éterpigny, Pas-de-Calais

  • Ocak 08, 2026

    Çığırtkanlar

  • Ocak 09, 2026

    Çırpanlı Abdülkerim Nâdir Paşa

  • Ocak 14, 2026

    Çıplak Silah 2½: Korkunun Kokusu

  • Ocak 14, 2026

    Çıplak Silah (film, 1988)

Günlük
  • Özgür içerik

  • Türkçe

  • Türkler

  • Shoot 'em up

  • PlayStation Network

  • 28 Ocak

  • Astronot

  • 29 Ocak

  • Skolyoz

  • Katrina Kasırgası

NiNa.Az - Stüdyo

  • Vikipedi

Bültene üye ol

Mail listemize abone olarak bizden her zaman en son haberleri alacaksınız.
Temasta ol
Bize Ulaşın
DMCA Sitemap Feeds
© 2019 nina.az - Her hakkı saklıdır.
Telif hakkı: Dadaş Mammedov
Üst