Moment kavramı
(Adi moment): g(x)=xk fonksiyonunun beklenen değerine "0" a göre k. Moment denir. Ve m_k=E(x^k) ile gosterilir.
m_k=\sum_{i=1}^{N}x_j^kf(x_j) (X kesikli rastgele degisken)
m_k=\int_a^b x^kf(x)dx (X surekli rasTgele degisken ve (a,b) araliginda tanimli)
(C.noktasina gore k. Moment): E((x-c)^k) beklenen degerine c noktasina gore k. Mertebeden moment denir.
Ozel olarak c=m_1=\mu alinirsa buna merkezi moment denir. Ve \mu_k ile gosterilir.
Mesela \mu_2 varyansa esittir. Neden diyecek olunursa
\mu_2=E((X-\mu)^2)=E(X^2-2\mu X+\mu^2)=E(X^2)-2E(X)\mu+\mu^2=E(X^2)-\mu^2=Var(X) elde edilir.
Buradan yol alarak varyans icin momente bagli tanim da yapilabilir..
Var(X)=m_2-m_1^2
Burada m_k adi moment \mu_k merkezi moment olarak simgelendiriliyor.
Moment çıkaran fonksiyon
X rastgele degisken , h>0 ve |t|<h olsun. Bu aralikta ki her t degeri icin e^{t} in beklenen degeri X'in moment iceren fonksiyonu olarak tanimlanir.
(i) X kesikli rastgele degisken ve f(x) onun olasilik fonksiyonu ise o zaman X'in moment cikaran fonksiyonu
m_x(t)=E(e^{tx})=\sum_x e^{tx}f(x) dir.
(ii) X surekli rastgele degisken ve f(x) onun olasilik yogunluk fonksiyonu ise o zaman X'in moment cikaran fonksiyonu
m_x(t)=E(e^{tx})=\int e^{tx}f(x)dx dir.
Moment cikaran fonksiyonu biliyorsak eger
\frac{d^n}{dt^n} m_x(t)|_{t=0}=m_n=E(X^n)
Teoremi sayesinde momente gecis yapabiliyoruz..
(Bildiklerimi acik ifade edebilmisimdir umarim..kolay gelsin)