什么是矩估计？矩估计的基本思想是什么？
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矩估计，即矩估计法，也称“矩法估计”，就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。矩估计法， 就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差。
矩估计思想是：如果总体中有 K个未知参数，可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩，然后利用未知参数与总体矩的函数关系，求出参数的估计量。
扩展资料：
矩估计优点
矩法估计原理简单、使用方便，使用时可以不知总体的分布，而且具有一定的优良性质（如矩估计为Eξ的一致最小方差无偏估计），因此在实际问题，特别是在教育统计问题中被广泛使用。但在寻找参数的矩法估计量时，对总体原点矩不存在的分布如柯西分布等不能用。
另一方面它只涉及总体的一些数字特征，并未用到总体的分布，因此矩法估计量实际上只集中了总体的部分信息，这样它在体现总体分布特征上往往性质较差，只有在样本容量n较大时，才能保障它的优良性,因而理论上讲，矩法估计是以大样本为应用对象的。
参考资料来源：百度百科-矩估计
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所谓矩估计法, 就是利用样本矩来估计总体中相应的参数. 最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差.
矩估计法的基本思想是用样本矩代替总体矩.
矩估计法的基本思想是用样本矩代替总体矩.
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