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。
基本思想：首先推导涉及相关参数的总体矩（即所考虑的随机变量的幂的期望值）的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代（未知的）总体矩，解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。
其解题思路：
用样本一阶原点矩去估计总体一阶原点矩时，其实就是用样本均值估计总体均值。而在进行二阶原点矩估计时，就是用样本方差去估计总体方差，即使在总体分布未知的条件下也可以。
在做题过程中，如果总体是服从正态分布的，需要估计的是两个参数，即μ与σ，所以我们用了一阶与二阶原点矩分别对两个参数进行了估计。
但是对于指数分布或是泊松分布这类只有一个参数的分布，用一阶或二阶都能对参数进行估计，说明矩估计法的结果是不唯一的，而这也是矩估计的缺点。此时通常尽量采用低阶矩对未知参数进行估计。
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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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