去中心矩奇次为什么是0

『壹』 为什么正态分布奇数阶中心距全部为0

奇函数，积分值为0

『贰』 为什么正态分布的所有奇数阶矩都等于零

你说的是标准正态分布？ 如果是那是因为对称性

『叁』 为什么函数的奇数次导数为0,函数才有极值

利用导数的定义，如果，某可导点是极值点。则导数一定为0
但是导数为0，却不一定是极值点。如y=x³
可能极值点：是导数为0的点，或不可导点。
所以通常找极值时，会先求一阶导数f'(x),，令f'(x)=0,解出x，然后，再判断是否是极值点

『肆』 一阶原点矩为什么等于数学期望

用“数学”语言通俗描述，k阶原点矩是随机变量x“偏离”原点(0,0)的“距离”的k次方的期望值。一般地，对于正整数k，如果E|(X-0)k|=E|Xk|=<∞，故称E(Xk)
为随机变量X的k阶原点矩。k阶中心矩是随机变量x“偏离”其中心的“距离”的k次方的期望值。一般均以其平均数为“中心”。故，对于正整数k，如果E(X)存在，“偏离”E(x)的k次方的期望值存在、且E[|X
-
E(X)|k)]<∞，则称E{[X-E(X)]k}为随机变量X的k阶中心矩。如X的方差是X的二阶中心矩，即D(X)=E{[X-E(X)]2}
等。供参考。

『伍』 中心矩和原点矩的几何意义是什么呢，无法理解

在概率论中，常用k阶矩表示随机变量的一类数字特征。有原点矩、中心矩等分类方法。

用“数学”语言通俗描述，k阶原点矩是随机变量x“偏离”原点(0,0)的“距离”的k次方的期望值。一般地，对于正整数k，如果E|(X-0)k|=E|Xk|=<∞，故称E(Xk) 为随机变量X的k阶原点矩。

k阶中心矩是随机变量x“偏离”其中心的“距离”的k次方的期望值。一般均以其平均数为“中心”。

故，对于正整数k，如果E(X)存在，“偏离”E(x)的k次方的期望值存在、且E[|X - E(X)|k)]<∞，则称E{[X-E(X)]k}为随机变量X的k阶中心矩。如X的方差是X的二阶中心矩，即D(X)=E{[X-E(X)]2} 等。供参考。

(5)去中心矩奇次为什么是0扩展阅读：

物理意义矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩。

其中零阶矩m00反映了目标图像的面积,一阶矩反映了目标图像的质心位置,二阶矩又称惯性矩,三阶矩主要表现了目标对其均值分布偏差的一种测度,即扭曲度,四阶矩在统计学中用于描述一个分布的峰态。

二阶矩矩阵U左上角为sum(x^2*I(x,y)),右下角为sum(y^2*I(x,y)),斜对角线为sum(x*y*I(x,y))，再看w，和l的公式。

首先看最简单的二阶矩：对角二阶矩，对特征值进行归一化后就相当于只剩下x^2，y^2，了，开平方，就是x，y，普遍开来，对任意二阶矩，可以通过坐标变换（旋转theta角度，及主轴的角度）将任意二阶矩变为了对角矩，由u‘11=0可以得到theta的值，带入上面的公式容易计算出二阶矩的特征值，将其归一化即得到矩形的长度和宽度值。

『陆』 为什么BF3的偶极矩等于零NF3的偶极矩不等于零

当两种原子的几何中心重合时，偶极矩为零；反之则不为零。

三氟化硼的是平面三角形，B和F的几何中心重合，而三氟化氮是三角锥，N和F的几何中心不重合。

根据价电子对互斥理论可计算出BF3的空间构型，1/2（3+3）＝3且无孤对电子，为平面三角形，空间构型对称，偶极矩为0。同理NF3为1/2（5+3）＝4，有一对孤对电子，构型为三角锥，不对称，偶极矩不为0。

(6)去中心矩奇次为什么是0扩展阅读：

分子由于其空间构型不同其正负电荷中心可以重合，也可以不重合，前者称为非极性分子，后者称为极性分子，分子的极性可用偶极矩来表示。

偶极矩是物理学中的重要性质，常用来判断分子的空间构型。可以判断分子内原子排列的几何形状，化学键之间的角度，而且在有机化学理论上也很重要。

溶液法是测量偶极矩的一种简便易行的方法，它利用了稀溶液的电容、密度、和折射率与溶质摩尔分数的线形关系。实验中通过测量宏观实际量来推算出理想状态下无穷量，测出某一温度下溶液和纯溶剂的这三个物理量，就可以得到溶质分子的偶极矩。

『柒』 为什么随机变量x的一阶中心矩为0,二阶中心矩为x的方差

一阶矩就是随机变量的期望，二阶矩就是随机变量平方的期望。

以此类推，E[Xn] ，n≥1，称为X的 n阶矩，也就是二阶矩、三阶矩...

矩有一阶矩、二阶矩、以后统称高阶矩，最常用的有一阶和二阶矩。一阶矩又叫静矩，是对函数与自变量的积xf(x)的积分(连续函数)或求和(离散函数)。力学中用以表示f(x)分布力到某点的合力矩，几何上可以用来计算重心，统计学中叫做数学期望（均值）。

EX=∑k=1∞kP(X=k)=∑k=1∞−kpkln(1−p)k=−1ln(1−p)∑k=1∞pk=−1ln(1−p)⋅p1−p

令EX=1n∑ni=1Xi

很难从中抽出p的表达式。而且还不能就写p就在这个表达式的关系中。那么，可以考虑引入二阶矩。

EX2=∑k=1∞k2P(X=k)=∑k=1∞−k2pkln(1−p)k=−1ln(1−p)∑k=1∞kpk=−1ln(1−p)⋅p(1−p)2

令EX2=1n∑ni=1X2i

二式相除：

p^=1−X¯¯1n∑ni=1X2i

即为所求。也就是用样本的一阶矩和二阶矩构造了一元参数的估计量。

(7)去中心矩奇次为什么是0扩展阅读：

原点矩顾名思义，是随机变量到原点的距离（这里假设原点为零点）。中心矩则类似于方差，先要得出样本的期望即均值，然后计算出随机变量到样本均值的一种距离，与方差不同的是，这里所说的距离不再是平方就能构建出来的，而是k次方。这也就不难理解为什么原点矩和中心矩不是距离的“距”，而是矩阵的“矩”了。

都知道方差源于勾股定理，这就不难理解原点矩和中心矩了。还能联想到力学中的力矩也是“矩”，而不是“距”。力矩在物理学里是指作用力使物体绕着转动轴或支点转动的趋向。力矩也是矢量，它等于力乘力臂。

『捌』 随机变量的各种原点矩和中心矩的意义是什么，特别是他们的高阶矩

因为文章含有大量图片，因此我告诉你个网址
http://maths.ytu.e.cn/MathWeb/PageMath/Subfrontpage/webfrm_DocumentDownLoadSub.aspx?id=14&tSign=1&sub=GL绝对安全，自己亲测过是word文档

『玖』 一阶中心矩不就是平均差吗为什么等于0在线等!!!

有两个矩：
原点矩、中心矩

原点矩：E(X^k)
中心矩：E[(X-E(X))^k]

那么一阶中心矩就是E(X - EX) = EX - EX = 0
就是这样。
平均差是平均数与所有数据差的和
一阶中心矩里面的期望EX≠平均数

『拾』 在齐次线性方程组中，为什么系数行列式D=0，奇次线性方程组才有非零解

首先必须区几概念：线性程组、齐程组非齐程组
线性程组总称凡写形式程组都统称线性程组
a11*X1 + a12*X2 + …… + a1n*Xn = b1
a21*X1 + a22*X2 + …… + a2n*Xn = b2
………………
am1*X1 + am2*X2 + …… + amn*Xn = bm

线性程组齐程组非齐程组两种
1. 数项b1、b2、……、bm全零该程组称齐程组
2. 数项b1、b2、……、bm全零该程组称非齐程组

另外系数行列式够准确行数m（程数）与列数n（未知元数）相等系数矩阵才能取行列式计算般用系数矩阵讨论更准确考虑矩阵秩

*********************于线性程组性质*********************
（设D系数矩阵b数项向量r(D)表示矩阵D秩r(D,b)表示增广矩阵(D,b)秩）
1. r(D)=r(D,b)＜列秩n 构系数矩阵列向量组线性相关则线性程组数解；
2. r(D)=r(D,b)＝列秩n 构系数矩阵列向量组线性关则线性程组存唯解；
3. r(D) ≠ r(D,b) 线性程组解

*****************关于矩阵秩行列式值否零关系*******************
（设|D|表示矩阵D行列式）
特别 系数矩阵 行数m=列数n存r(D) ≠ r(D,b) 情况
1. |D| = 0或者r(D)=r(D,b)＜列秩n 系数向量组线性相关则线性程组数解；
2. |D| ≠ 0或者r(D)=r(D,b)＝列秩n 系数向量组线性关则线性程组存唯解

********************于齐程组********************
齐程组看作线性程组种特殊形式即数向量b零向量特殊情况
同存r(D) ≠ r(D,b) 情况（假设m=n）
同
1. |D| = 0或者r(D)=r(D,b)＜列秩n 系数向量组线性相关则齐程组非零解（即除零解外数非零解）；
2. |D| ≠ 0或者r(D)=r(D,b)＝列秩n 系数向量组线性关则线性程组存唯解解零解

面我章致理解明白给我留言我再补充~~