矩估计与最大自然估计的区别 矩估计是什么说明方法？

矩估计与最大自然估计的区别

矩估计是什么说明方法？

矩估计是什么说明方法？

矩估计比较好理解，就是用样本的矩直接作为总体矩的估计值。就是将样本的矩计算出来，直接作为总体的矩即可。从以上定义中也可以看出来，矩估计法是一种点估计的方法。
当然这里的阶数要保持一致，及样本的一阶矩估计总体一阶矩，样本二阶矩估计总体的二阶矩。而极大似然估计是另一种点估计方法，也是机器学习等学科中经常使用到的方法。简直就是重中之重。
特点：
矩估计法或者不能满足似然函数积分消除非观侧变化的要求，虽然决定非观侧变量的非线性动力系统的似然敬是不行的。但棋拟状态向且的发展十分可行，有效矩方法就依拟于此。
矩估计法主要思扭是达到最大似然方法，(ML)估计的有效性和兼抖广义短方法(CMM)的灵活性。ML本身也可以解释成一种矩估计方法，它的刻度向址，即时数似然函效对参数向械的偏导数向导，提供了矩条件。

总体方差的矩估计是什么？

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。

为什么用二阶原点矩和二阶中心矩距离的未知参数的估计量是一样的呢？

这个问题我也纠结了很久，按道理，矩估计是用n个样本的中心距来估计总体中心矩的（即解法一）。 其实因为E(X^2)D(X) (E(X))^2，即D(X)E(X^2)-(E(X))^2（易证） 用D(X)就已经包含了E(X^2)……二阶原点矩和E(X)……一阶原点矩，自然解出的答案也一样。而且正因为D(X)包含了E(X^2)和E(X)，解法二也才可行。

矩估计量怎么求？

求矩估值的方法
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），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。