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※ 引述《jakevin ()》之銘言: : 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 變異數 : 這應該沒錯吧 @@ 前面老怪物都回了,書上也有相關說明. 為什麼不仔細看呢? : ※ 引述《yhliu (老怪物)》之銘言: :此生成函數(母函數), 若在 1 的某 neighborhood 存在, :又稱 "階乘動差母函數"(factorial moment generating :function, 簡記 f.m.g.f.), 因它在 t=1 之 k 階導數等 :於 E[X(X-1)...(X-k+1)] 之故. 你自己微分看看就該知道, 代t=0有何意義呢? X φ (t)= E(t ) X 設此機率生成函數在各階導函數存在(至少在t=1的neihgborhood存在), 則 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階導函數在t=1時的函數值 (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與MGF間關係 φ (t)= M (lnt) (事實上,此式是有條件下才能成立,自己想一下) X X 與累積生成函數與MGF間關係搞混了 K (t) =ln M (t) X X 你這樣有時會誤導別人的!!! : ※ 引述《yhliu (老怪物)》之銘言: : : 累差母函數 (cumulant generating function) 是 m.g.f. : : 的自然對數, 所以它也是 m.g.f.? : : Cos(x) = Sin(π/2-x), : : 所以餘弦函數也可當做正弦函數? : : X~F(x), 連續, 則 F(X)~uniform(0,1), : : 所以所有連續分布都可以說是 standard uniform distribution? : : p.g.f. 就是 p.g.f., 雖然與 m.g.f. 有關係, 又怎能把 : : p.g.f. 稱做 m.g.f.? 更何況 p.g.f. 與 m.g.f. 存在條 : : 件不同? --



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