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什么是矩估计
概率论中,
矩估计
值和矩估计量有
什么
区别
答:
没有区别,矩估计值就
是矩估计
量,即用矩估计法测量得到的值,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。矩估计量由来:由辛钦大数定律知,简单随机样本的原点矩...
矩估计
法是
什么
意思?
答:
利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及相关参数的总体矩的方程。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。
矩估计
法的优点: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,因此...
矩估计
和矩参数有
什么
区别?
答:
没有区别,矩估计值就
是矩估计
量,即用矩估计法测量得到的值,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。矩估计量由来:由辛钦大数定律知,简单随机样本的原点矩...
矩估计
和矩有
什么
区别?
答:
无论几阶
矩
,无外乎是描述整体的疏密情况。K阶矩分为原点矩和中心矩:前者是绝对的,通过我观察,发现:1阶就是平均值;2阶则是平方和的平均值;3阶是立方和的平均值,如此类推。后者是相对于平均值而言,发现:1阶即期望;2阶即方差的
估计
;如此类推。至于两者的公式。
矩估计
是
什么
意思
答:
矩估计
是一种统计学中常用的方法,用于估计目标概率分布的参数。这种方法基于样本的一阶(均值)和二阶(方差)矩来计算参数值。矩估计有其优点,例如它比极大似然估计更容易计算,而且对于大样本而言,两种方法得到的估计值近似相同。然而,矩估计也有其不足之处,例如在小样本和非正态分布情况下的表现...
矩估计
和矩的区别是
什么
?
答:
无论几阶
矩
,无外乎是描述整体的疏密情况。K阶矩分为原点矩和中心矩:前者是绝对的,通过我观察,发现:1阶就是平均值;2阶则是平方和的平均值;3阶是立方和的平均值,如此类推。后者是相对于平均值而言,发现:1阶即期望;2阶即方差的
估计
;如此类推。至于两者的公式。
矩估计
法是
什么
?
答:
利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及相关参数的总体矩的方程。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。
矩估计
法的优点: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,因此...
矩估计
与矩的区别是
什么
?
答:
无论几阶
矩
,无外乎是描述整体的疏密情况。K阶矩分为原点矩和中心矩:前者是绝对的,通过我观察,发现:1阶就是平均值;2阶则是平方和的平均值;3阶是立方和的平均值,如此类推。后者是相对于平均值而言,发现:1阶即期望;2阶即方差的
估计
;如此类推。至于两者的公式。
矩估计
值和矩估计量有
什么
区别?
答:
没有区别,矩估计值就
是矩估计
量,即用矩估计法测量得到的值,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。矩估计量由来:由辛钦大数定律知,简单随机样本的原点矩...
矩估计
与极大似然估计的区别是
什么
?
答:
P的
矩估计
为(X上方一横),P的极大似然估计为(X上方一横),两种
估计都是
P的无偏估计。(1)因为,EX=P=(X上方一横)所以,P的矩估计^p=(X上方一横)。(2)L=(Σx1/n)(1-P)^(1-x)*(p^x)=(1-P)^(n-Σ(1,n)*xi)*(p^(Σ(1,n)*xi))lnL=(n...
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