两个参数的矩估计 似然估计会考吗
矩估计和极大似然估计都是对函数参数的估计方法。 当我们有大量的样本，在已知模型的情况下，我们就可以根据这些样本，“猜”出能够产生这些样本的模型参数是什么。这两种方法的目的都是这个。 对于矩估计来说，我们首先需要做的就是建立统计量与矩之间的关系。 矩估计之所以有效，是因为：“如果数据是从公共分布中独立采样得到的，而且采样得到的数据量很大，那么样本统计量就可以作为公共分布的统计量看待”。 翻开很多概率书，我们都会发现在书中介绍过一些常见分布的“矩”。例如一阶原点矩和二阶中心距等...