矩估计量和矩估计值 参数估计名词解释？

矩估计量和矩估计值

参数估计名词解释？

参数估计名词解释？

参数估计是统计推断的一种，指的是根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。
从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。要处理两个问题：（1）求出未知参数的估计量；（2）在一定信度（可靠程度）下指出所求的估计量的精度。信度一般用概率表示，如可信程度为95%；精度用估计量与被估参数（或待估参数）之间的接近程度或误差来度量。

据估计的解释？

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。
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。

均匀分布的矩估计量怎么求？

均匀分布的矩估计量求法：
由于x在区间（0，θ）服从均匀分布，因此ex＝θ/2
令ex＝x，则θ＝2x，即θ的矩估计为θ＝2x
又因为似然函数为
l（x1，x2，…，xn；θ）θ＝1/θ/n/n/π
i＝1
i(0＜xi≤θ)，其中i(0＜xi≤θ)为示性函数。
要使得似然函数达到最大，首先一点是示性函数取值应该为1，其次是1θn应尽可能大。
由于1θn是θ的单调减函数，所以θ的取值应尽可能小，但示性函数决定了θ不能小于x（n）。
因此，θ的极大似然估计为θ＝x(n)。
e(2x)＝2n?(nθ2)＝θ，即2x是θ的无偏估计。
e(x(n))＝θ2≠x(n)，即x（n）不是θ的无偏估计

矩法估计量怎么求？

矩估计量的计算方法是θ（x1 x2 x3 xn）/n，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，矩法估计原理简单，使用方便。
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。