是。

矩估计法就是用样本矩估计总体的相应矩，估计总体参数的方法，求矩估计量的关键就是求出相应的矩估计方程。

在求最大似然估计量时，都要先列似然函数、取对数、求导、解似然方程或似然方程组，进而求似然函数可能的最大值点。若方程或方程组有且仅有唯一解，则该解就是参数的最大似然估计，若似然方程或似然方程组无解，则参数的最大似估计一般在参数的边界上达到。

扩展资料：

注意事项：

矩估计之所以有效，是因为如果数据是从公共分布中独立采样得到的，而且采样得到的数据量很大，那么样本统计量就可以作为公共分布的统计量看待。

例如一阶原点矩和二阶中心距等。这个矩中通常都是一个模型参数的函数（即矩的表达式中包含参数）。

而当有了大量的样本的时候，我们可以通过样本直接计算得到样本(原点/中心)矩，也就是说可以直接用这个样本矩来计算分布矩，再通过等式变换算出真正的模型参数值是多少。这就是矩估计。

参考资料来源：百度百科-矩估计

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文章来源：天狐定制

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