Centrální moment
Author
Albert FloresCentrální moment je pojem z matematické statistiky. Pro přirozené číslo k je k-tý centrální moment jisté reálné číslo charakterizující rozdělení náhodné veličiny. K-tý centrální moment se označuje \mu_k.
Definice
K-tý centrální moment náhodné veličiny X je definován vzorcem
:\mu_k = \operatorname{E}\left[(X - \mu)^k\right],
kde \mu je střední hodnota dané veličiny (pokud má vzorec smysl).
Pro diskrétní náhodné veličiny lze psát
:\mu_k = \sum_{i=1}^\infty(x_i - \mu)^kp_i,
kde p_i je pravděpodobnost, že X nabývá hodnoty x_i.
Pro spojité náhodné veličiny na reálných číslech lze psát
:\mu_k = \int_{-\infty}^\infty (x-\mu)^kf(x)\operatorname{d}x,
kde f(x) je hustota rozdělení dané veličiny.
Označení centrálních momentů
První centrální moment je vždy roven 0.
Druhý centrální moment se nazývá rozptyl a označuje se symbolem \sigma^2 nebo \operatorname{var}\,X.
Třetí a čtvrtý centrální moment jsou součástí definice šikmosti a špičatosti.
Vlastnosti
Centrální moment je nezávislý na posunu o konstantu, tj.
:\mu_k\left(X+c\right) = \mu_k(X)
Pro násobení konstantou platí
:\mu_k\left(cX\right) = c^k\mu_k(X)
Pro k\leq 3 a nezávislé náhodné veličiny X, Y platí
:\mu_k\left(X+Y\right) = \mu_k(X) + \mu_k(Y)
Mezi centrálními momenty a obecnými momenty je vztah
:\mu_k = \sum_{i=0}^k\binom{k}{i}(-1)^{k-i}\mu^{k-i}\mu_i^\prime,
kde \mu je střední hodnota a \mu_i^\prime je i-tý obecný moment.
Výběrový centrální moment
Výběrový centrální moment je definován vzorcem
m_k = \frac1n\sum_{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)^k
Výběrový centrální moment je nevyvážený odhad centrálního momentu, vyvážené odhady jsou:
\begin{align} M_2 &= \frac{n}{n-1}k_2 = \frac1{n-1}\sum_{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)^2 \\ M_3 &= \frac{n^2}{(n-1)(n-2)}m_3 \\ M_4 &= \frac{n^2}{(n-1)(n-2)(n-3)}(n+1)m_4 - 3(n-1)m_2^2 \\ \end{align}