关于矩估计法的优缺点如下：
矩估计，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 。
一 、优点
1.简单易用:矩估计法的计算相对简单 ，不需要求解复杂的方程或进行迭代计算。
2.无偏性:在满足一些条件的情况下 ，矩估计法得到的估计量是无偏的，即估计量的期望等于真实参数的值 。
3.一致性:在样本容量趋于无穷的情况下 ，矩估计法得到的估计量会以概率1收敛于真实参数的值 。
4.有效性:在满足一些条件的情况下 ，矩估计法可以得到效率较高的估计量，即方差较小。
5 、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 。
二 、缺点
1.依赖矩条件：矩估计法依赖于矩条件的满足，如果矩条件不能满足或者估计参数与矩条件的联合分布存在依赖 ，则估计结果可能不准确 。
2.有界的参数空间：矩估计法对参数空间的要求较高 ，只适用于参数空间有界的情况，否则可能无法得到有效的估计结果。
3.高阶矩的忽略：矩估计法只使用了前几阶矩 ，忽略了高阶矩信息 ，可能导致估计结果的偏差 。4.效率低下︰在一些情况下，矩估计法可能无法得到效率较高的估计量 ，此时可以考虑其他更优的估计方法 。
矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ? 是二阶中心矩,S?不是中心矩,因此矩估计时一般选σ?,这是符合矩估计定义的.
而且在一次实验中其实也很难确定S?与σ?究竟哪一个更好,有偏和无偏只有在大量的实验,每次实验选取一堆样本,然后才能显出区别.
其实你只要知道,矩估计的定义是用二阶中心矩来代替方差的,不是用样本方差来代替方差的..
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《矩估计法的优缺点》能对你有所帮助！
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本文概览：关于矩估计法的优缺点如下：矩估计，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...