在做矩估計法時,為什麼可以直接令樣本均值等於總體均值?

時間 2021-06-05 06:16:06

1樓:Merlin

矩估計(moments estimation)的基本思路是用樣本矩估計總體矩。在只有乙個未知引數的情況下,用一階樣本矩(也就是樣本均值)去估計一階總體矩(也就是總體均值),令其相等是用於估計,而不是代表事實就是相等,或者說可以當作計算機語言裡的賦值,而樣本均值的期望等於總體均值這是乙個等式,事實就是如此。

2樓:

推斷統計本質上是用樣本推斷總體的過程.

點估計是要找出乙個總體引數的估計值. 所以乙個自然的想法就是利用樣本均值當作是總體均值的估計. 根據大數定律, 在樣本足夠大的時候, 樣本均值會無限接近總體均值.

你所提到的"樣本均值的期望等於總體均值"是沒錯的, 也即E[(X1+X2+...+Xn)/n] = μ, 但是這跟矩估計的時候用樣本均值作為總體均值的估計值並不矛盾. 恰恰正因如此, 用樣本均值作為總體均值的估計才更加合理.

3樓:MCMC

An assumption that underlies the method of moments estimation:

As the sample size increases, we expect that the distribution of the sample becomes close to that of the population. Therefore, we expect that the sample moments become close to the population moments.

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