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※ 引述《jakevin ()》之铭言: : pgf : φx(t)=Mx(lnt) : 取一次微分 t=0 , 得到 期望值 : 取二次微分 t=0 , 得到 变异数 : 这应该没错吧 @@ 前面老怪物都回了,书上也有相关说明. 为什麽不仔细看呢? : ※ 引述《yhliu (老怪物)》之铭言: :此生成函数(母函数), 若在 1 的某 neighborhood 存在, :又称 "阶乘动差母函数"(factorial moment generating :function, 简记 f.m.g.f.), 因它在 t=1 之 k 阶导数等 :於 E[X(X-1)...(X-k+1)] 之故. 你自己微分看看就该知道, 代t=0有何意义呢? X φ (t)= E(t ) X 设此机率生成函数在各阶导函数存在(至少在t=1的neihgborhood存在), 则 X-1 φ'(t)= E(Xt ) 故 X => φ'(1)= E(X ) X X-2 φ"(t)= E(X(X-1)t ) 故 X => φ"(1)= E( X(X-1) ) X ......... 同理可得pgf的k阶导函数在t=1时的函数值 (k) X-k φ (t)= E{X(X-1)...[X-(k-1)]t } 故 X (k) => φ (1)= E{X(X-1)...[X-(k-1)]} X 不要把PGF与MGF间关系 φ (t)= M (lnt) (事实上,此式是有条件下才能成立,自己想一下) X X 与累积生成函数与MGF间关系搞混了 K (t) =ln M (t) X X 你这样有时会误导别人的!!! : ※ 引述《yhliu (老怪物)》之铭言: : : 累差母函数 (cumulant generating function) 是 m.g.f. : : 的自然对数, 所以它也是 m.g.f.? : : Cos(x) = Sin(π/2-x), : : 所以余弦函数也可当做正弦函数? : : X~F(x), 连续, 则 F(X)~uniform(0,1), : : 所以所有连续分布都可以说是 standard uniform distribution? : : p.g.f. 就是 p.g.f., 虽然与 m.g.f. 有关系, 又怎能把 : : p.g.f. 称做 m.g.f.? 更何况 p.g.f. 与 m.g.f. 存在条 : : 件不同? --



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