Ters sırayla cevap vereyim:
2. Evet. MGF'leri varsa, aynı olacaklardır *.
örneğin buraya ve buraya bakınız
Gerçekten de bu yazıya verdiğiniz sonuçtan kaynaklanmaktadır; MGF benzersiz bir şekilde ** dağılımı belirlerse ve iki dağıtım MGF'ye sahipse ve aynı dağılıma sahiplerse, aynı MGF'ye sahip olmalıdırlar (aksi takdirde 'MGF'ler benzersiz bir şekilde dağıtımları belirler').
* 'hemen hemen her yerde' ifadesi nedeniyle belirli 'aynı' değerleri için
** ' neredeyse her yerde '
- Hayır - çünkü karşı örnekler var.
Kendall ve Stuart, aynı andaki dizilere sahip olan ve yine de farklı olan sürekli bir dağıtım ailesi (muhtemelen başlangıçta Stieltjes veya bu vintageden biri nedeniyle) listeliyor, ancak hatırlamam net değil, birkaç on yıl oldu).
Romano ve Siegel'in kitabı (Olasılık ve İstatistikteki Karşı Örnekler) bölüm 3.14 ve 3.15'teki karşı örnekleri listeler (sayfa 48-49). (Aslında onlara baktığımda her ikisinin Kendall ve Stuart'da olduğunu düşünüyorum.)
Romano, JP ve Siegel, AF (1986),
Olasılık ve İstatistikte Karşı Örnekler.
Boca Raton: Chapman ve Salon / CRC.
3.15 için Feller, 1971, p227
Bu ikinci örnek yoğunluk ailesini içerir
f( x ; α ) = 124tecrübe( - x1 / 4) [ 1 - α günah( x1 / 4) ] ,x > 0 ;0 < α < 1
α
Moment sekanslarının aynı olması bölünmesini içerirf
124tecrübe( - x1 / 4) - α 124tecrübe( - x1 / 4) günah( x1 / 4)
ve sonra ikinci parçanın her bir an için 0 katkıda bulunduğunu göstererek, hepsi birinci parçanın anlarıyla aynıdır.
α=0α=0.5
Daha da iyisi, belki de, çok daha büyük bir aralık alması ve x ekseninde dördüncü kök ölçeği kullanması, mavi eğriyi düz hale getirme ve yeşil olan, yukarıdaki gibi bir günah eğrisi gibi hareket eder:
Mavi eğrinin üstündeki ve altındaki kıvrımlar - ister daha büyük ister daha küçük büyüklükte olsun - tüm pozitif tamsayı anlarını değiştirmeden bırakın.
X1,X2αX1−X2