概率论的距是什么 正态分布常用的三个公式
我想向大家请教下：什么是原点矩？（就是概率统计中学的，若用详细的文字解释的就太感谢了！？概率统计矩估计法 正态分布的总体的一阶矩和二阶矩是怎么计算的？概率论中，矩估计值和矩估计量有什么区别？概率统计里面的样本中心矩和样本中心矩是什么东西,求举例说明.都有什么应用,可以一句话概述的一句话概？
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几何分布期望与方差总结
在数学的概率领域中有一类数字特征叫矩。(Xek为X的k次方)
原点矩：对于正整数k，如果E|Xek|<无穷，称vk＝EXek k=1,2,… 为随机变量X的k阶原点矩。
正态分布常用的三个公式
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。
后者是相对于平均值而言，发现：1阶即期望；2阶即方差的估计；如此类推。至于两者的公式。
扩展资料：
矩法估计原理简单、使用方便，使用时可以不知总体的分布，而且具有一定的优良性质（如矩估计为Eξ的一致最小方差无偏估计），因此在实际问题，特别是在教育统计问题中被广泛使用。但在寻找参数的矩法估计量时，对总体原点矩不存在的分布如柯西分布等不能用。
另一方面它只涉及总体的一些数字特征，并未用到总体的分布，因此矩法估计量实际上只集中了总体的部分信息，这样它在体现总体分布特征上往往性质较差，只有在样本容量n较大时，才能保障它的优良性,因而理论上讲，矩法估计是以大样本为应用对象的。
用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法.其思想是：如果总体中有 K个未知参数，可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩，然后利用未知参数与总体矩的函数关系，求出参数的估计量。
参考资料来源：百度百科-矩估计
矩估计和最大似然估计结果一样吗
楼上的那位小学毕业了没？
用据估计法求参数时，一般会从总体x里面取简单随机样本x1,x2,....,xn。如果求据估计值，题目会告诉你这n个样本的观测值x1,x2,...,xn，令观测值数出来数据的样本均值和期望相等，求出来的参数就是据估计值(百度回答没法加粗，注意这里是据估计值)。
如果让你求矩估计量，那么你求出来的样本均值就是(x1+x2+...+xn)/n，而不是一个具体的数，所以矩估计量也不会是一个数字。
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。纯手打，祝大家考研顺利
样本矩与总体矩的关系
样本的2阶中心矩就是方差（是除以n而不是除以n-1的那个方差）,样本的k阶中心距就是把方差公式里的2次方换成k次方.样本中心距的用处就是衡量样本的浮动大小.
