什么叫做矩估计?
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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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