估计是用已知的东西推测未知的東西所以通过对已知的东西构造一套运算就可以用。其中很好用的就成为了方法
所以就有了样本均值代替总体期望
还有样本方差代替總体方差
英文为moment,意思同力矩
反映的是到某一中心的加权距离
原点矩,中心距混合矩
想法:取得的样本是最可能发生的。
所以对于离散型我取了n次,得到了这样的一组样本这个事件的概率可以表示出来
之后要确保概率最大,于是借用分析中的求最值方法
对于连续型,噵理一样取得样本点的概率。
联合概率密度分布为独立的各密度函数的乘积
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估计是用已知的东西推测未知的東西所以通过对已知的东西构造一套运算就可以用。其中很好用的就成为了方法
所以就有了样本均值代替总体期望
还有样本方差代替總体方差
英文为moment,意思同力矩
反映的是到某一中心的加权距离
原点矩,中心距混合矩
想法:取得的样本是最可能发生的。
所以对于离散型我取了n次,得到了这样的一组样本这个事件的概率可以表示出来
之后要确保概率最大,于是借用分析中的求最值方法
对于连续型,噵理一样取得样本点的概率。
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