Liệu các bản phân phối có cùng thời điểm có giống nhau không


17

Sau đây tương tự nhưng khác với các bài viết trước đâyđây

  1. Cho hai phân phối thừa nhận các khoảnh khắc của tất cả các đơn đặt hàng, nếu tất cả các khoảnh khắc của hai phân phối là như nhau, thì chúng có phải là phân phối giống hệt nhau không?
  2. Cho hai phân phối thừa nhận các hàm tạo khoảnh khắc, nếu chúng có cùng một khoảnh khắc, thì các hàm tạo khoảnh khắc của chúng có giống nhau không?

1
Theo câu hỏi số 2, tôi tin chung, nếu hai hàm có cùng MGF (nếu nó tồn tại trong một vùng lân cận mở bằng 0) thì chúng tuân theo cùng một phân phối. Thật không may, tôi không biết bằng chứng, vì nó khá phức tạp. Hy vọng rằng sẽ giúp chỉ một chút.
Nicefella

1
@nicefella Bằng chứng tương đối dễ dàng: đánh giá MGF theo các giá trị tưởng tượng cho hàm đặc trưng có thể được đảo ngược để tạo ra phân phối. Các công trình đảo ngược cung cấp MGF là phân tích trong một khu phố có nguồn gốc.
whuber

Câu trả lời:


22

Hãy để tôi trả lời theo thứ tự ngược lại:

2. Có. Nếu MGF của họ tồn tại, chúng sẽ giống nhau *.

xem ở đâyở đây chẳng hạn

Thật vậy, nó xuất phát từ kết quả mà bạn đưa ra trong bài đăng này đến từ; nếu MGF duy nhất ** xác định phân phối và hai phân phối có MGF và chúng có cùng phân phối, chúng phải có cùng MGF (nếu không, bạn sẽ có một ví dụ để 'MGF xác định duy nhất các phân phối').

* đối với các giá trị nhất định của 'giống nhau', do cụm từ đó 'gần như ở mọi nơi'

** ' hầu hết mọi nơi '

  1. Không - kể từ khi tồn tại phản vật chất.

Kendall và Stuart liệt kê một gia đình phân phối liên tục (có thể ban đầu là do Stieltjes hoặc một người nào đó cổ điển đó, nhưng hồi ức của tôi không rõ ràng, đã vài thập kỷ) có các chuỗi khoảnh khắc giống hệt nhau và vẫn khác nhau.

Cuốn sách của Romano và Siegel (Counterexamples in Xác suất và Thống kê) liệt kê các mẫu phản diện trong phần 3.14 và 3.15 (trang 48-49). (Trên thực tế, nhìn vào họ, tôi nghĩ cả hai người đều ở Kendall và Stuart.)

Romano, JP và Siegel, AF (1986),
Counterexamples trong Xác suất và Thống kê.
Boca Raton: Chapman và Hội trường / CRC.

Đối với 3,15 họ ghi có Feller, 1971, p227

Đó là ví dụ thứ hai liên quan đến gia đình mật độ

f(x;α)=124exp(x1/4)[1αsin(x1/4)],x>0;0<α<1

The densities differ as α changes, but the moment sequences are the same.

That the moment sequences are the same involves splitting f into the parts

124exp(-x1/4)-α124điểm kinh nghiệm(-x1/4)tội(x1/4)

và sau đó cho thấy phần thứ hai đóng góp 0 cho mỗi khoảnh khắc, vì vậy tất cả chúng đều giống như những khoảnh khắc của phần đầu tiên.

Đây là hai mật độ trông như thế nào. Màu xanh là trường hợp ở giới hạn bên trái (α= =0), màu xanh là trường hợp với α= =0,5. Biểu đồ bên phải là như nhau nhưng với tỷ lệ log-log trên các trục.

example of same moments, different densities

Vẫn tốt hơn, có lẽ, đã lấy một phạm vi lớn hơn nhiều và sử dụng thang đo gốc thứ tư trên trục x, làm cho đường cong màu xanh thẳng và đường màu xanh lá cây di chuyển như một đường cong tội lỗi ở trên và bên dưới nó, đại loại như vậy:

enter image description here

Các wiggles trên và dưới đường cong màu xanh - cho dù cường độ lớn hơn hay nhỏ hơn - hóa ra để lại tất cả các khoảnh khắc số nguyên dương không bị thay đổi.


Lưu ý rằng điều này cũng có nghĩa là chúng ta có thể có được một phân phối tất cả các khoảnh khắc kỳ lạ của chúng bằng 0, nhưng không đối xứng, bằng cách chọnX1,X2 với nhau α và lấy hỗn hợp 50-50 X1-X2. Kết quả phải hủy tất cả các khoảnh khắc kỳ lạ, nhưng hai nửa không giống nhau.


1
Cảm ơn! Trong câu trả lời của bạn cho câu hỏi thứ hai của tôi, "đối với các giá trị nhất định của" cùng "có nghĩa là gì? Bạn có thể đưa ra phản hồi cho câu hỏi đầu tiên của tôi?
StackExchange cho tất cả

1
Nó chỉ đơn giản là một tài liệu tham khảo về trình độ cần thiết gây ra bởi 'hầu hết mọi nơi' trong câu hỏi trước. Vì vậy, các mẫu đối xứng có thể xem xét các hàm mật độ gần giống nhau ở mọi nơi nhưng khác nhau ở một tập hợp con có thể đếm được - tôi đã đưa ra một ví dụ cho bạn trước đây.
Glen_b -Reinstate Monica

Đối với câu hỏi đầu tiên của tôi, (theo câu trả lời của bạn có cho câu hỏi thứ hai của tôi và câu hỏi của tôi trong bài viết trước của tôi), liệu tất cả các mẫu phản ứng có thuộc về trường hợp khi cả hai phân phối không thừa nhận chức năng tạo khoảnh khắc không?
StackExchange cho tất cả

That it must be so is a consequence of the statement "If the mgf is finite in an open interval containing zero, then the associated distribution is characterized by its moments" in cardinal's answer I believe I linked to. If an mgf is not finite in that sense, that's the only way for the distribution not to be characterized by its moments.
Glen_b -Reinstate Monica

4
Câu hỏi đầu tiên đã được trả lời tại stats.stackexchange.com/questions/25010/ và trong câu hỏi gần đây của OP tại stats.stackexchange.com/questions/84158/ . Ví dụ của Fellers được quy cho Stieltjes (cách trước thời của Fell) trong Stuart & Ord.
whuber
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.