Momente in der mathematischen Statistik beinhalten eine grundlegende Berechnung. Diese Berechnungen können verwendet werden, um den Mittelwert, die Varianz und die Schiefe einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zu ermitteln.
Angenommen, wir haben einen Datensatz mit insgesamt ndiskret Punkte. Eine wichtige Berechnung, die eigentlich aus mehreren Zahlen besteht, heißt sth Moment. Das sth Moment des Datensatzes mit Werten x1, x2, x3,..., xn ist gegeben durch die Formel:
(x1s + x2s + x3s +... + xns)/n
Die Verwendung dieser Formel erfordert, dass wir bei der Reihenfolge unserer Operationen vorsichtig sind. Wir müssen zuerst die Exponenten machen, addieren und dann diese Summe durch dividieren n die Gesamtzahl der Datenwerte.
Ein Hinweis zum Begriff "Moment"
Der Begriff Moment wurde aus der Physik übernommen. In der Physik wird das Moment eines Systems von Punktmassen mit einer Formel berechnet, die mit der obigen identisch ist, und diese Formel wird verwendet, um den Schwerpunkt der Punkte zu finden. In der Statistik sind die Werte keine Massen mehr, aber wie wir sehen werden, messen Momente in der Statistik immer noch etwas relativ zum Zentrum der Werte.
Erster Moment
Für den ersten Moment setzen wir s = 1. Die Formel für den ersten Moment lautet also:
(x1x2 + x3 +... + xn)/n
Dies ist identisch mit der Formel für die Probe bedeuten.
Das erste Moment der Werte 1, 3, 6, 10 ist (1 + 3 + 6 + 10) / 4 = 20/4 = 5.
Zweiter Moment
Für den zweiten Moment setzen wir s = 2. Die Formel für den zweiten Moment lautet:
(x12 + x22 + x32 +... + xn2)/n
Das zweite Moment der Werte 1, 3, 6, 10 ist (12 + 32 + 62 + 102) / 4 = (1 + 9 + 36 + 100)/4 = 146/4 = 36.5.
Dritter Moment
Für den dritten Moment setzen wir s = 3. Die Formel für den dritten Moment lautet:
(x13 + x23 + x33 +... + xn3)/n
Das dritte Moment der Werte 1, 3, 6, 10 ist (13 + 33 + 63 + 103) / 4 = (1 + 27 + 216 + 1000)/4 = 1244/4 = 311.
Höhere Momente können auf ähnliche Weise berechnet werden. Einfach ersetzen s in der obigen Formel mit der Zahl, die den gewünschten Moment bezeichnet.
Momente über den Mittelwert
Eine verwandte Idee ist die der sDer Moment über den Mittelwert. Bei dieser Berechnung führen wir folgende Schritte aus:
- Berechnen Sie zunächst den Mittelwert der Werte.
- Als nächstes subtrahieren Sie diesen Mittelwert von jedem Wert.
- Erhöhen Sie dann jeden dieser Unterschiede auf die sth Macht.
- Addieren Sie nun die Zahlen aus Schritt 3.
- Teilen Sie diese Summe schließlich durch die Anzahl der Werte, mit denen wir begonnen haben.
Die Formel für die sDer Moment über den Mittelwert m der Werte Werte x1, x2, x3,..., xn ist gegeben durch:
ms = ((x1 - m)s + (x2 - m)s + (x3 - m)s +... + (xn - m)s)/n
Erster Moment über den Mittelwert
Der erste Moment über den Mittelwert ist immer gleich Null, unabhängig davon, mit welchem Datensatz wir arbeiten. Dies kann im Folgenden gesehen werden:
m1 = ((x1 - m) + (x2 - m) + (x3 - m) +... + (xn - m))/n = ((x1+ x2 + x3 +... + xn) - nm)/n = m - m = 0.
Zweiter Moment über den Mittelwert
Der zweite Moment um den Mittelwert wird aus der obigen Formel durch Setzen erhaltens = 2:
m2 = ((x1 - m)2 + (x2 - m)2 + (x3 - m)2 +... + (xn - m)2)/n
Diese Formel entspricht der für die Stichprobenvarianz.
Betrachten Sie zum Beispiel die Menge 1, 3, 6, 10. Wir haben den Mittelwert dieser Menge bereits mit 5 berechnet. Subtrahieren Sie dies von jedem der Datenwerte, um Unterschiede zu erhalten von:
- 1 – 5 = -4
- 3 – 5 = -2
- 6 – 5 = 1
- 10 – 5 = 5
Wir quadrieren jeden dieser Werte und addieren sie: (-4)2 + (-2)2 + 12 + 52 = 16 + 4 + 1 + 25 = 46. Teilen Sie diese Zahl schließlich durch die Anzahl der Datenpunkte: 46/4 = 11,5
Anwendungen von Momenten
Wie oben erwähnt, ist der erste Moment der Mittelwert und der zweite Moment um den Mittelwert die Stichprobe Varianz. Karl Pearson führte die Verwendung des dritten Moments über den Mittelwert bei der Berechnung ein Schiefe und der vierte Moment über den Mittelwert bei der Berechnung von Kurtosis.