以樣本矩為對應總矩求估計的方法如下:如果總體中有k個未知參數，我們可以利用前k階樣本矩估計對應前k階總矩，再利用未知參數與總矩之間的函數關系求參數的,矩估計方法，它是基于大數定律，在求解未知參數θθθ(樣本矩估計總體矩)時的一種簡單的替代思路,最大似然估計，對于點估計，有矩估計，最大似然估計。

簡單來說，這個原理認為樣本的n階中心巨和n階原點矩與總體的n階中心巨和n階原點矩相同，當然是一個近似值。就像你的班級在一次考試中得了平均分。我取10個人的成績，算平均分。我覺得我算出來的平均分就是你們班的平均分。很明顯，你知道我不可能計算的和你們班的平均分完全相等。這只是一個近似值。這就是一階原點巨大的情況。這個算法在我們的生活中很常見，比如計算一個地區的人均收入。不要以為100%準確。也是來自抽樣統計。至于要采樣多少人才能達到所需的置信度，那就要根據大數定律或者中心極限定理來計算了。這個不難，而且是概率論。

給定E(X)，設E(X)=樣本均值/樣本均值，求矩估計值。使用樣本矩獲取估計 population中的相應參數。首先，推導出包含感興趣參數的全局矩(即所考慮的隨機變量的冪的期望值)的方程。然后取出一個樣本，從這個樣本中提取總力矩估計。然后用樣本矩代替(未知)總體矩，求解感興趣的參數。以便獲得這些參數。以樣本矩為對應總矩求估計的方法如下:如果總體中有k個未知參數，我們可以利用前k階樣本矩估計對應前k階總矩，再利用未知參數與總矩之間的函數關系求參數的。擴展數據:基于似然函數L型的考慮，求θ的最大似然估計的一般步驟如下:1 .寫出似然函數:當人口X離散時，當人口X連續時；2.對數似然函數的兩邊:當人口X離散時，當人口X連續時；3.對數似然函數:。未知參數的最大似然值是通過求解對數似然方程得到的。

最大似然估計，對于點估計，有矩估計，最大似然估計。矩估計方法，它是基于大數定律，在求解未知參數θ θ θ(樣本矩估計總體矩)時的一種簡單的替代思路。最大似然估計方法基于最大似然原理(概率大的事件在一次觀測中發生的可能性較大)。求解未知參數θ θ θ時，當取為估計值時，樣本出現的概率(樣本出現的可能性)最大。離散總體最大似然估計方法的步驟是:選取樣本值→構造似然函數→取似然函數的對數→求導→求導0→求未知參數θ的最大似然估計值。離散型和連續型的唯一區別是離散型取每個樣本點的概率，連續型取每個樣本點的概率密度。都含有參數θ θ θ，取對數導數可以計算出最大似然估計值。

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