二階中心距，也叫作方差，它告訴我們乙個隨機變數在它均值附近波動的大小，方差越大,波動性越大。方差也相當於機械運動中以重心為轉軸的轉動慣量。(the moment of inertia.)三階中心距告訴我們乙個隨機密度函式向左或向右偏斜的程度。
在均值不為零的情況下，原點距只有純數學意義。
a1,一階矩就是 e(x),即樣本均值。具體說來就是a1=(西格瑪xi)/n ----（1）
a2,二階矩就是 e(x^2)即樣本平方均值 ,具體說來就是 a2=(西格瑪xi^2)/n-----(2)
ak,k階矩就是 e(x^k)即樣本k次方的均值,具體說來就是 ak=(西格瑪xi^k)/n，-----(3)
用樣本的k階矩代替總體的k階矩來估計總體中未知引數的方法。
用已知樣本的x的一階矩和二階矩來估計分布律，分布函式，概率函式或者數字特徵中的某個未知引數a的值，此即矩估計法。
大概步驟如下
1 根據分布律或者分布函式，概率函式，計算ex或者ex2,其中含有未知引數a
2 令 樣本的一階矩a1等於ex（二階矩a2等於ex^2)
3 由2得到
a的表示式子，此式子中含有a1(a2,...),而a1,a2表示式如上(1),(2)，（3）所示.
該含有 a1,a2,..ak的表示式稱為估計量，如果把樣本具體值帶入，即可得a的估計值。
二階中心距，也叫作方差，它告訴我們乙個隨機變數在它均值附近波動的大小，方差越大,波動性越大。方差也相當於機械運動中以重心為轉軸的轉動慣量。(the moment of inertia.)三階中心距告訴我們乙個隨機密度函式向左或向右偏斜的程度。
在均值不為零的情況下，原點距只有純數學意義。
a1,一階矩就是 e(x),即樣本均值。具體說來就是a1=(西格瑪xi)/n ----（1）
a2,二階矩就是 e(x^2)即樣本平方均值 ,具體說來就是 a2=(西格瑪xi^2)/n-----(2)
ak,k階矩就是 e(x^k)即樣本k次方的均值,具體說來就是 ak=(西格瑪xi^k)/n，-----(3)
用樣本的k階矩代替總體的k階矩來估計總體中未知引數的方法。
用已知樣本的x的一階矩和二階矩來估計分布律，分布函式，概率函式或者數字特徵中的某個未知引數a的值，此即矩估計法。
大概步驟如下
1 根據分布律或者分布函式，概率函式，計算ex或者ex2,其中含有未知引數a
2 令 樣本的一階矩a1等於ex（二階矩a2等於ex^2)
3 由2得到
a的表示式子，此式子中含有a1(a2,...),而a1,a2表示式如上(1),(2)，（3）所示.
該含有 a1,a2,..ak的表示式稱為估計量，如果把樣本具體值帶入，即可得a的估計值。
k階斐波那契數列
試利用迴圈佇列編寫k 階斐波那契數列中前 n 1項 f 0 f 1 f n 的程式，要求滿足 f n max而f n 1 max，其中max 為某個約定的常數。注意 本題所用迴圈佇列的容量僅為k 則在程式執行結束時，留在迴圈佇列中的元素應是所求k 階斐波那契序列中的最後k項 f n k 1 f n ...
動態規劃 k階裴波那契序列
package agrisom 問題 已知k階裴波那契序列的定義為 f0 0,f1 0,fk 2 0,fk 1 1 fn fn 1 fn 2 fn k,n k,k 1,舉例說明 1 k 2時，即2階裴波那契序列定義為 f0 0,f1 1 f2 f1 f0,f3 f2 f1,f4 f3 f2,2 k ...
點估計 經驗分布函式 k階矩
點估計 借助於總體的乙個樣本，構造適當的樣本函式來估計總體s未知引數的值的問題稱為引數的點估計問題。點估計就是用乙個資料 data 的函式 通常稱為估計統計量，estimator 來給出乙個未知引數的估計值。這個定義不要求g返回乙個接近真實 的值，或者g的值域恰好是 的允許取值範圍。兩種常用的構造估...