矩估计值与矩估计量的区别

矩估计量是

矩估计量，即矩估计法，也称“矩法估计”，就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及相关参数的总体矩（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。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，即矩估计量，是一种推算统计学中参数值的。它通过使用样本的矩来估算总体中的相应参数。首先，根据所研究的随机变量推导出涉及特定参数的总体矩方程，即所考虑的随机变量的幂的期望值。接着，从一个样本中估计总体矩。然后，将样本矩代入总体矩方程，用以替代未知的总体矩。

矩估计一般是将E（X）或E（X^2）或E（Sn^2）用参数表示，题目中就是m和p表示，然后求出p，这里的m是已知的，那么p就是估计出来的值，将E（X）替换为X一杠即可。 矩估计量：θ=（x1+x2+x3++xn）/n。 最大似然： L（θ）=θ^（x1+x2++xn）*e^（-nθ）/c~θ^（x1+x2++xn）*e^（-nθ）。

矩估计值和矩估计量有什么区别?

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。

矩估计量是统计学中的一种参数估计方法，通过样本矩来估计总体中的相应参数。这种方法的理论基础是辛钦大数定律，表明简单随机样本的原点矩依概率收敛于相应的总体原点矩。基于这一原理，我们可以用样本矩替换总体矩，从而估算出未知参数。这种估计方法被称为矩法估计，简称为矩估计。

总结一下就是，矩估计量相当于没告诉你样本的观测值，让你求参数的表达式；而据估计值则是告诉了你样本的观测值，让你求参数的具体值。

首先，这是一种统计量，目的是描述总体的某一性质。而矩则是描述这些样本值的分布情况，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。

根据题目给出的样本。按照计算样本的原点矩，让总体的原点矩与样本的原点矩相等，解出参数。所得结果即为参数的矩估计值。矩估计量的背景知识：简单的讲，概率密度函数表示的就是随机变量X在某点的概率（所有点的概率和为1）。