Справочник › Теория риска › Распределения ущерба (хвосты) › Моменты через MGF

Моменты через MGF

Вам нужны \(E[X]\), \(E[X^2]\), \(\mathrm{Var}[X]\) для экспоненциального иска. Можно брать интеграл каждый раз заново, а можно один раз дифференцировать одну функцию — MGF. Именно так экономят время на экзамене.

Производящая функция моментов \(M_X(t) = E[e^{tX}]\) «кодирует» все моменты сразу. Первая производная в нуле даёт \(E[X]\), вторая — \(E[X^2]\) и т.д. Это работает потому, что разложение \(e^{tX} = 1 + tX + t^2X^2/2! + \ldots\) при дифференцировании «вытаскивает» нужный момент.

Плотность $\mathrm{Exp}(\lambda)$ с вертикальной линией $E[X] = 1/\lambda$; подпись показывает связь MGF → момент.

Плотность \(\mathrm{Exp}(\lambda)\) с вертикальной линией \(E[X] = 1/\lambda\); подпись показывает связь MGF → момент.

✍️ Разберём на числах

Для \(X \sim \mathrm{Exp}(\lambda)\): \(M_X(t) = \lambda/(\lambda - t)\). Производная: \(M_X'(t) = \lambda/(\lambda - t)^2\). В нуле: \(E[X] = M_X'(0) = 1/\lambda\). При \(\lambda = 0.005\): \(E[X] = 1/0.005 = 200\) ₽.

📐 Формула

\[M_X(t) = E[e^{tX}], \quad E[X^k] = M_X^{(k)}(0)\]

Для Exp(\(\lambda\)): \(M_X(t) = \lambda/(\lambda - t)\), \(t < \lambda\). \(M_X'(0) = 1/\lambda = E[X]\); \(M_X''(0) = 2/\lambda^2 = E[X^2]\).

MGF упрощает вычисление моментов. Для ограниченных исков с франшизой и лимитом замкнутой MGF нет — применяют приём «полный минус неполный», следующий атом.
Проверь, усвоил ли. Реши задачу с разбором ошибки.
Решить в боте →