Diferenças entre edições de "Cumulante"

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Seja '''X''' uma [[variável aleatória]], e E() o [[operador esperança]]. Então os '''cumulantes''' são definidos através da expansão em [[série de Taylor]] de <tex>\log(E(\exp(tX)))\,</tex>, ou seja:
 
Seja '''X''' uma [[variável aleatória]], e E() o [[operador esperança]]. Então os '''cumulantes''' são definidos através da expansão em [[série de Taylor]] de <tex>\log(E(\exp(tX)))\,</tex>, ou seja:
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:<tex>g(t)=\log(E\left(\exp(tX)\right))=\sum_{n=1}^\infty\frac{\kappa_n t^n}{n!}=\mu t + \frac{\sigma^2 t^2}{2} +\cdots\,</tex>
 
:<tex>g(t)=\log(E\left(\exp(tX)\right))=\sum_{n=1}^\infty\frac{\kappa_n t^n}{n!}=\mu t + \frac{\sigma^2 t^2}{2} +\cdots\,</tex>
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Como casos particulares, <tex>\kappa_1\,</tex> é a média e <tex>\kappa_2\,</tex> é a [[variância]].
 
Como casos particulares, <tex>\kappa_1\,</tex> é a média e <tex>\kappa_2\,</tex> é a [[variância]].
  
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[[Categoria:Teoria das probabilidades]]
 
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[[Categoria:Estatística]]
 
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Edição atual desde as 07h41min de 2 de outubro de 2008

Seja X uma variável aleatória, e E() o operador esperança. Então os cumulantes são definidos através da expansão em série de Taylor de \log(E(\exp(tX)))\,, ou seja:


g(t)=\log(E\left(\exp(tX)\right))=\sum_{n=1}^\infty\frac{\kappa_n t^n}{n!}=\mu t + \frac{\sigma^2 t^2}{2} +\cdots\,


Como casos particulares, \kappa_1\, é a média e \kappa_2\, é a variância.


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