问问题描述
概率论里k阶原点矩和k阶中心矩的实际含义是什么啊，在线等，求秒回，真的很急！
答精选答案
分享一种“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。
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