Momento (estatística) – Wikipédia, a enciclopédia livre
Em estatística, a expressão genérica de esperança, o -ésimo momento ou momento de ordem n de uma variável aleatória é dado por:
onde o símbolo indica a operação de valor esperado ou esperança.[1]
Os momentos são muito importantes em estatística para caracterizar distribuições de probabilidade. Por exemplo, a distribuição normal é caracterizada apenas pelo primeiro e pelo segundo momentos. Os primeiro, segundo, terceiro e quarto momentos caracterizam a tendência central, dispersão, assimetria e curtose, respectivamente, de uma distribuição de probabilidades.
Os momentos mais importantes são os quatro primeiros, que são muito utilizados para caracterizar funções densidade de probabilidade. Entretanto, é quase sempre possível calcular momentos de alta ordem.
Definição formal
[editar | editar código-fonte]Momento
[editar | editar código-fonte]As seguintes definições são equivalentes:
- Para cada número inteiro , o -ésimo momento de uma variável aleatória é definido como
- O n-ésimo momento da variável aleatória , cuja função densidade é dada por , é definido por:
Momento Central
[editar | editar código-fonte]- Para cada número inteiro , o -ésimo momento central de uma variável aleatória é definido como
Cálculo de momentos
[editar | editar código-fonte]Por ser um cálculo de valor esperado (esperança), o cálculo dos momentos varia ligeiramente dependendo de a variável aleatória ser do tipo discreta ou contínua. Isso porque a esperança, no caso de variáveis aleatórias discretas, é calculado por uma soma ponderada das possíveis ocorrências. No caso de variáveis aleatórias contínuas, a esperança é calculada por uma integral (que nada mais é que uma soma infinita). A ideia, porém, é a mesma.
Valor de n | Tipo de variável | Substituindo o valor de na equação de definição de momento, temos | Substituindo o valor de na equação de definição de momento central, temos |
---|---|---|---|
1º momento () | Contínua | , ou seja, o primeiro momento é a média da variável X | . Ou seja, o primeiro momento central é sempre igual a zero. |
Discreta | , ou seja, o primeiro momento é a média da variável X | ||
2º momento () | Contínua | . Ou seja, o segundo momento central de uma variável aleatória é sua variância. | |
Discreta | . |
Momento conjunto
[editar | editar código-fonte]Seja o vetor . O k-ésimo momento conjunto de X é
,[4]
sendo que:
Ver também
[editar | editar código-fonte]Referências
- ↑ Weisstein, Eric W. "Moment." From MathWorld--A Wolfram Web Resource. http://mathworld.wolfram.com/Moment.html
- ↑ a b CASELLA, Gerorge, e BERGER, Roger L. Inferência Estatística - Tradução da segunda edição norte-americana. São Paulo: Centage Learning, 2010. ISBN 978-85-0894-7. Página 54.
- ↑ MORETTO, Fernando alves de Lima. Análise de componentes independentes aplicada à separação de sinais de áudio por meio de busca de projação. Dissertação de Mestrado. 2008. Disponível em: <http://www.google.com.br/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CBwQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.teses.usp.br%2Fteses%2Fdisponiveis%2F3%2F3142%2Ftde-30052008-133011%2Fpublico%2FDissertacao_FernandoALMoreto_RevisadaOK.pdf&ei=huyLTdODOOy10QH75JG5Cw&usg=AFQjCNGErPTTrn-DAYk_AvdsDyGwNw14mQ>. Acesso em: 24 de março de 2011.
- ↑ Lectures on Probability, Statistics and Econometrics. Disponível em: <http://www.statlect.com/dstmom2.htm>. Acesso em: 24 de março de 2011.