其中，我们构造的这个统计量λ’称为λ的“估计量”，估计量的值λ’就称为λ的“估计值”矩估计与似然估计,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.极大似然估计的方法：1、构造似然函数，L=每个Xi密度函数的连乘,解对数似然方程所得，即为未知参数的最大似然估计值概率论中,矩估计值和矩估计量有什么区别,没有区别，矩估计值就是矩估计量，即用矩估计法测量得到的值，也称“矩法估计”，就是利用样本矩来估计总体中相应的参数,用矩法求得的估计称为矩法估计，简称矩估计。
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.极大似然估计的方法：1、构造似然函数，L=每个Xi密度函数的连乘。每个Xi的密度函数与总体的密度函数相同。2、求L或lnL的最大值。求偏导数，令偏导数为0，解出驻点即可
设总体X的分布函数为F,其中，λ是未知参数，即待估计的那个参数。X1,X2,…，Xn是X的一个样本，x1,x2,…,xn是对应的样本值。为了求λ，需要构造一个适当的统计量λ’，用它的观察值λ’作为参数λ的近似值。其中，我们构造的这个统计量λ’称为λ的“估计量”，估计量的值λ’就称为λ的“估计值”
没有区别，矩估计值就是矩估计量，即用矩估计法测量得到的值，也称“矩法估计”，就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩（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。矩估计量由来：由辛钦大数定律知，简单随机样本的原点矩依概率收敛到相应的总体原点矩，这就启发我们想到用样本矩替换总体矩，进而找出未知参数的估计，基于这种思想求估计量的方法称为矩法。用矩法求得的估计称为矩法估计，简称矩估计。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
4、矩估计值怎么求已知E（X），令E（X）=样本均值/样本均量，求出矩估计值。利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩（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。用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法.其思想是：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：基于对似然函数L形式的考虑，求θ的最大似然估计的一般步骤如下：1、写出似然函数：总体X为离散型时：总体X为连续型时：2、对似然函数两边取对数有：总体X为离散型时：总体X为连续型时：3、对取对数的似然函数：求导数并令之为0：此方程为对数似然方程。解对数似然方程所得，即为未知参数的最大似然估计值
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