矩估计量计算公式，矩估计值怎么求

矩估计值公式：E（X）=样本均值/样本均量，求矩估值的方式：简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计整体的希望而用二阶样本中心矩来估计整体的方差。

矩法估计原理简单、使用方便，使耗费时长可以不了解整体的分布，而且，具有一定的优良性质（如矩估计为Eξ的完全一样小方差无偏估计），找寻参数的矩法估计量时，对整体原点矩不存在的分布如柯西分布等不可以用。另外一个方面它只涉及整体的一部分数字特点，并没有用到整体的分布，因为这个原因矩法估计量其实只集中了整体的部分信息，这样它在反映整体分布特点上时常性质较差，唯有在样本容量n很大时，才可以保证它的优良性，因而理论来说，矩法估计是以大样本为应用对象的。

矩估计量的计算方式是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整体中对应的参数，矩法估计原理简单，使用方便。

第一推导涉及感兴趣的参数的整体矩（即所考虑的随机变量的幂的希望值）的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计整体矩。马上使用样本矩取代（未知的）整体矩，解出感兴趣的参数。以此得到那些参数的估计。

矩估计值公式：E（X）=样本均值/样本均量，求矩估值的方式：简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计整体的希望而用二阶样本中心矩来估计整体的方差。

矩估计值公式：E（X）=样本均值/样本均量，求矩估值的方式：简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计整体的希望而用二阶样本中心矩来估计整体的方差

矩估计值公式：E（X）=样本均值/样本均量，求矩估值的方式：简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计整体的希望而用二阶样本中心矩来估计整体的方差

解答：

设X~EXP(入)

E(X)=1/入

^入=1/(xbar)

L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n) 入e^(-入xi)

两边取对数 ,并使ln(L)=l

l(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)

求导

l(入|x)=n/入-n(xbar)

让导数=0

0=1/^入-(xbar)

1/^入=xbar

^入=1/(xbar)

再检验l二阶导为负数，故此，l有大值,大拟然估计为1/(xbar)，同矩形估计。

定义

大似然估计，只是一种可能性论在统计学的应用，它是参数估计的方式之一。说的是已知某个随机样本满足某种可能性分布，但是，这当中详细的参数不知道，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大约值。

大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本产生的可能性大，我们当然不会再去选择其他小可能性的样本，故此，干脆就把这个参数作为估计的真实值。

X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.

把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.

E(x)=∫（θ-2到θ+4）x*1/6dx=[(θ+4)^2-(θ-2)^2]/12=θ+1 θ+1=样本均值 估计量=样本均值-1

第一肯定是e(入)

fxi(xi)=入e^(-入xi) i∈{1,2,...n}

把全部乘一起,设联合密度=p

p(x1,x2,x3.,xn)=入^n e^(-入nx)

注意下面这个E(X)是希望值

E(X)=1/入

(X1+...+Xn)/n=1/入

入=1/(X均值)