样本的矩估计量怎么求
矩估计法的原理？
矩估计法的原理？
.求极大似然函数估计值的一般步骤:
(1)写出似然函数
(2)对似然函数取对数,并整理
(3)求导数
(4)解似然方程
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.
矩估计量的求解步骤通俗举例？
E(x)∫（θ-2到θ 4）x*1/6dx[(θ 4)^2-(θ-2)^2]/12θ 1 θ 1样本均值 估计量样本均值-1
矩估计量的期望怎么算？
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。
矩估计值怎么计算？
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。
泊松分布的矩估计量？
X(1),X(2),...,X(N)为服从泊松分布P(λ)的独立样本.
则,EX(k) λ.k 1,2,...,N.
λ的矩估计量 [X(1) X(2) ... X(N)]/N.
E[X(1) X(2) ... X(N)]/N [λ λ ... λ]/N λ
因此,
泊松分布λ的矩估计量为参数θ的无偏估计
矩估计需要知道总体分布类型吗？
优点 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。
但在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。
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