Momento central

O momento central ou momento centrado é definido para cada grau n > 0.

O enésimo momento centrado μ n ( x ) {\displaystyle \mu _{n}(x)\,} de uma distribuição f X ( x ) {\displaystyle f_{X}(x)} , em relação à sua média é:

μ n ( x ) = ( x μ ) n f ( x ) d x {\displaystyle \mu _{n}(x)=\int _{-\infty }^{\infty }(x-\mu )^{n}f(x)dx\,} .

Para uma variável aleatória discreta com função massa de probabilidade p ( x i ) = p i {\displaystyle p(x_{i})=p_{i}\,} , o momento se escreve:

μ n ( x ) = p i ( x i μ ) n {\displaystyle \mu _{n}(x)=\sum {p_{i}(x_{i}-\mu )^{n}}\,} .

O primeiro momento centrado de qualquer distribuição é zero, e o segundo momento centrado é a variância. Nem todas distribuições possuem momentos (a integral ou soma pode ir para infinito ou mesmo não ser definida).

Exemplos

  • Em qualquer distribuição simétrica, todos momentos de ordem ímpar ou são zero, ou não são definidos.
  • Na distribuição t de Student com ν graus de liberdade, os momentos de ordem ímpar maiores ou iguais a ν não são definidos, porque a integral diverge.
  • Portal de probabilidade e estatística