发布时间：2018年04月10日 22:30:54分享人:一脸美人痣来源:互联网15
矩，又称动差，英文为moment。数学中矩的概念来自于物理学。在物理学中，矩是用来表示物体形状的物理量。矩是用于物体形状识别的重要参数指标。定义在实数域上的实函数相对于值c的n阶矩为:
- 。
- 如果f(x)是概率密度函数，则容易看出1阶矩是连续随机变量的数学期望。
总的来说，在数学中，矩的概念是用来度量一组具有一定形态特点的点阵。举个常用的例子，一个“二阶矩”，我们在一维上可以测量它的“宽度”；而更在高阶的维度上，由于其适用于椭球的空间分布，我们还可以对点的云结构进行测量和描述。其他的矩用来描述诸如与均值的歪斜分布情况（偏态），或峰值的分布情况（峰态）等其他方面的分布特点。
期望（Expectation）：
随机变量（或统计量，下同）的期望定义为其1阶原点矩：
在方差等定义中，期望也称为随机变量的“中心”。显然，任何随机变量的1阶中心矩为0。
方差（Variance）：
随机变量的方差定义为其2阶中心矩：
偏态（Skewness）：
随机变量的偏态定义为其3阶中心矩：
峰态（Kurtosis）：
随机变量的峰态定义为其4阶中心矩：
样本矩：
矩常常通过样本矩
来估计。这种方法不需要先估计其概率分布。
（转自维基百科）
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