大家好，关于矩估计矩是什么意思很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于矩估计是什么说明方法的知识，希望对各位有所帮助！

一、矩估计和极大似然估计的直观理解

极大似然估计简单些我指的是运算1.找到概率密度或者概率分布2.构造函数L(需要估计得值)=概率分布或者概率密度的连乘形式，未知数底数为i，从1乘到n3.lnL（需要估计的值）=ln概率分布或者概率密度的连乘形式。

4.求3的关于需要估计的值的倒数。

5.令4等于0.求出你需要估计的值，即为最大似然估计几乎所有最大似然估计都是如此步骤。可以死记硬背。。。。

二、矩估计是什么说明方法

矩估计比较好理解，就是用样本的矩直接作为总体矩的估计值。就是将样本的矩计算出来，直接作为总体的矩即可。从以上定义中也可以看出来，矩估计法是一种点估计的方法。

当然这里的阶数要保持一致，及样本的一阶矩估计总体一阶矩，样本二阶矩估计总体的二阶矩。而极大似然估计是另一种点估计方法，也是机器学习等学科中经常使用到的方法。简直就是重中之重。

特点：

矩估计法或者不能满足似然函数积分消除非观侧变化的要求，虽然决定非观侧变量的非线性动力系统的似然敬是不行的。但棋拟状态向且的发展十分可行，有效矩方法就依拟于此。

矩估计法主要思扭是达到最大似然方法，(ML)估计的有效性和兼抖广义短方法(CMM)的灵活性。ML本身也可以解释成一种矩估计方法，它的刻度向址，即时数似然函效对参数向械的偏导数向导，提供了矩条件。

三、矩估计量和最大似然的区别

矩估计和最大似然估计关系

并不是所有的分布，用矩估计和极大似然估计得到的参数值都是一样的，一般对于单参数的指数分布族，poisson分布，指数分布，bernoulli分布，矩估计和极大似然是相等的，因为1阶矩就是充分完备的统计量。两参数的指数分布族就要复杂一点了，正态分布的话，均值的估计是一样的，方差的极大似然估计分母为n，矩估计一般指的是无偏化修正之后的S^2，分母为n-1。一般极大似然估计要优于矩估计！

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