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1，矩陣估計量
2，fx12e丨x丨求矩估計量
3，二項分布的矩估計
4，參數估計的方法
5，參數估計的標準定義是什么
6，考研數學三的范圍

1，矩陣估計量

2*(§1+§2+…+§n)/n

矩陣估計量

2，fx12e丨x丨求矩估計量

一次矩算不出來，用二次矩啊

我不會~~~但還是要微笑~~~：）

fx12e丨x丨求矩估計量

3，二項分布的矩估計

f1x = max（x1，x2，......）=（f（x，λ））的n次方，那么定義的要求，根據所需的對應點就是了，但要小心指數分布，當x“0時f = 0

試驗次數n是已知的吧，根據EX=np=X~求出p*=X~/n(X~是樣本的均值，p*是p的距法估計)

二項分布的矩估計

4，參數估計的方法

參數估計方法：有最小二乘法、極大似然法、極大驗后法、最小風險法和極小化極大熵法等。在一定條件下，后面三個方法都與極大似然法相同。最基本的方法是最小二乘法和極大似然法

矩估計法用樣本矩代替相應的總體矩，如用樣本均值估計總體均值。這稱為pearson替換原理。最小二乘法　為了選出使得模型輸出與系統輸出yt盡可能接近的參數估計值，可用模型與系統輸出的誤差的平方和來度量接近程度。使誤差平方和最小的參數值即為所求的估計值。極大似然法　選擇參數θ,使已知數據y在某種意義下最可能出現。某種意義是指似然函數p(y│θ)最大,這里p(y│θ)是數據y的概率分布函數。與最小二乘法不同的是，極大似然法需要已知這個概率分布函數p(y│θ)。在實踐中這是困難的，一般可假設p（y│θ）是正態分布函數，這時極大似然估計與最小二乘估計相同。

5，參數估計的標準定義是什么

參數估計　　parameter estimation 　　根據從總體中抽取的樣本估計總體分布中包含的未知參數的方法。它是統計推斷的一種基本形式，是數理統計學的一個重要分支，分為點估計和區間估計兩部分。　　估計量的評價標準：（1）無偏性，（2）一致性，（3）有效性，（4）充分性。　　點估計是依據樣本估計總體分布中所含的未知參數或未知參數的函數。通常它們是總體的某個特征值，如數學期望、方差和相關系數等。點估計問題就是要構造一個只依賴于樣本的量，作為未知參數或未知參數的函數的估計值。例如，設一批產品的廢品率為θ。為估計θ，從這批產品中隨機地抽出n個作檢查，以X記其中的廢品個數，用X／n估計θ，這就是一個點估計。構造點估計常用的方法是：①矩估計法。用樣本矩估計總體矩，如用樣本均值估計總體均值。②最大似然估計法。于1912年由英國統計學家R.A.費希爾提出，利用樣本分布密度構造似然函數來求出參數的最大似然估計。③最小二乘法。主要用于線性統計模型中的參數估計問題。④貝葉斯估計法。基于貝葉斯學派（見貝葉斯統計）的觀點而提出的估計法。可以用來估計未知參數的估計量很多，于是產生了怎樣選擇一個優良估計量的問題。首先必須對優良性定出準則，這種準則是不唯一的，可以根據實際問題和理論研究的方便進行選擇。優良性準則有兩大類：一類是小樣本準則，即在樣本大小固定時的優良性準則；另一類是大樣本準則，即在樣本大小趨于無窮時的優良性準則。最重要的小樣本優良性準則是無偏性及與此相關的一致最小方差無偏估計，其次有容許性準則，最小化最大準則，最優同變準則等。大樣本優良性準則有相合性、最優漸近正態估計和漸近有效估計等。　　區間估計是依據抽取的樣本，根據一定的正確度與精確度的要求，構造出適當的區間，作為總體分布的未知參數或參數的函數的真值所在范圍的估計。例如人們常說的有百分之多少的把握保證某值在某個范圍內，即是區間估計的最簡單的應用。1934年統計學家J.奈曼創立了一種嚴格的區間估計理論。求置信區間常用的三種方法：①利用已知的抽樣分布。②利用區間估計與假設檢驗的聯系。③利用大樣本理論。

6，考研數學三的范圍

數學三：針對管理、經濟等方向(1)考試內容：a.微積分(函數、極限、連續、一元函數微積分學、多元函數微積分學、無窮級數、常微分方程與差分方程);b.線性代數(行列式、矩陣、向量、線性方程組、矩陣的特征值和特征向量、二次型);c.概率論與數理統計(隨機事件和概率、隨機變量及其概率分布、二維隨機變量及其概率分布、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理、數理統計的基本概念、參數估計、假設檢驗)。(2)適用專業：a.經濟學門類的理論經濟學一級學科中的所有二級學科、專業;b.經濟學門類的應用經濟學一級學科中的統計學科、專業、統計學、數量經濟學、國民經濟學、區域經濟學、財政學(含稅收學)、金融學(含保險學)、產業經濟學、財政學(含稅收學)、金融學(含保險學)、產業經濟、國際貿易學、勞動經濟學、國防經濟。c.管理學門類的工程管理一級學科中的二級學科、專業;企業管理(含財務管理、市場營銷、人力資源管理)、技術經濟及管理、會計學、旅游管理。d.管理學門類的農林經濟管理一級學科中的所有二級學科、專業。

答：浙大教材是用來看概率論和數理統計部分的，不用全部看，只要看考綱要求的部分就行，高數看同濟大學的教材概率統計隨機事件和概率考試要求1.了解樣本空間(基本事件空間)的概念，理解隨機事件的概念，掌握事件的關系及運算.2.理解概率、條件概率的概念，掌握概率的基本性質，會計算古典型概率和幾何型概率，掌握概率的加法公式、減法公式、乘法公式、全概率公式以及貝葉斯(bayes)公式等.3.理解事件的獨立性的概念，掌握用事件獨立性進行概率計算;理解獨立重復試驗的概念，掌握計算有關事件概率的方法.隨機變量及其分布考試要求1.理解隨機變量的概念，理解分布函數的概念及性質，會計算與隨機變量相聯系的事件的概率.2.理解離散型隨機變量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二項分布、幾何分布、超幾何分布、泊松(poisson)分布及其應用.3.掌握泊松定理的結論和應用條件，會用泊松分布近似表示二項分布.4.理解連續型隨機變量及其概率密度的概念，掌握均勻分布、正態分布、指數分布及其應用，其中參數為的指數分布的概率密度為5.會求隨機變量函數的分布.多維隨機變量及其分布考試要求1.理解多維隨機變量的分布函數的概念和基本性質.2.理解二維離散型隨機變量的概率分布和二維連續型隨機變量的概率密度、掌握二維隨機變量的邊緣分布和條件分布.3.理解隨機變量的獨立性和不相關性的概念，掌握隨機變量相互獨立的條件，理解隨機變量的不相關性與獨立性的關系.4.掌握二維均勻分布和二維正態分布，理解其中參數的概率意義.5.會根據兩個隨機變量的聯合分布求其函數的分布，會根據多個相互獨立隨機變量的聯合分布求其函數的分布.隨機變量的數字特征考試要求1.理解隨機變量數字特征(數學期望、方差、標準差、矩、協方差、相關系數)的概念，會運用數字特征的基本性質，并掌握常用分布的數字特征.2.會求隨機變量函數的數學期望.3.了解切比雪夫不等式.大數定律和中心極限定理考試要求1.了解切比雪夫大數定律、伯努利大數定律和辛欽大數定律(獨立同分布隨機變量序列的大數定律).2.了解棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理(二項分布以正態分布為極限分布)、列維—林德伯格中心極限定理(獨立同分布隨機變量序列的中心極限定理)，并會用相關定理近似計算有關隨機事件的概率.數理統計的基本概念考試要求1.了解總體、簡單隨機樣本、統計量、樣本均值、樣本方差及樣本矩的概念，其中樣本方差定義為2.了解產生變量、變量和變量的典型模式;了解標準正態分布、分布、分布和分布得上側分位數，會查相應的數值表.3.掌握正態總體的樣本均值.樣本方差.樣本矩的抽樣分布.4.了解經驗分布函數的概念和性質.參數估計考試內容：點估計的概念估計量與估計值矩估計法最大似然估計法考試要求1.了解參數的點估計、估計量與估計值的概念.2.掌握矩估計法(一階矩、二階矩)和最大似然估計法.