모멘트, 스큐 및/또는 첨도를 변경하여 원래 세트에서 새로운 점 세트를 리버스 엔지니어링하십시오.

Question

이것이 가능할 지 모르겠지만 포인트 세트를 취할 수 있고, 순간, 비뚤어 짐 및 첨도 값을 계산하는 요소를 실행하고 그 요소를 취할 수있는 또 다른 함수가 있어야합니다. 스큐 및/또는 첨도에 대한 수정 된 값을 사용하여 새로운 점 세트를 리버스 엔지니어링하십시오. 내가 변경을 한 후에 MomentSkewKurtosis()에 출력 매개 변수 "VAR"의에 새 데이터 배열을 반환 할 수있는 파트너 기능을 찾고 있어요

procedure MomentSkewKurtosis(const Data: array of Double;var M1, M2, M3, M4, Skew,Kurtosis: Extended); 

: 이미 6 프로 델파이 분석 기능을 가지고 입력 매개 변수로 상대 함수에 다시 전달하십시오. 예를 들어, 데이터의 Skew를 높이고 새 Skew 값을 생성하기에 충분하도록 변경된 원래 세트의 점이 될 새로운 점을 다시 가져 오려고한다고 가정합니다.

Answer 1

문제는 쉽게, 그리고 아마도 더 나은 stats에서 타겟으로하지 않습니다,하지만 난 똑바로 마크, 내가 아주 좋은 생각 종이에 당신에게 포인터를주지 :이 도움이 Towards the Optimal Reconstruction of a Distribution from its Moments

희망!

Answer 2

분명히 한정된 양의 변수로부터 임의의 밀도 분포를 재구성 할 수 없습니다. 매개 변수에 맞는 분포를 만들 수 있지만 반드시 원래의 분포는 아닙니다.

그리고 평균, 편차, 비뚤어 짐 및 첨도는 처음 4 가지 모멘트의 함수입니다. 그래서 당신은 그 순간으로부터 독립적으로 그들을 선택할 수 없습니다.

반면에 각 데이터 멤버에 적용 할 수있는 함수가 있으며 원하는 속성으로 새 데이터 집합을 생성합니다. 처음 4 개의 모멘트를 고정 했으므로 3 학년 다항식이라고 생각합니다.