这里写目录标题
一、点估计
1. 矩法估计
思想：令样本的样本均值与样本方差等于总体的均值与方差，解出参数值。
方法步骤
- 根据已知的带参数的分布，计算出ξ的各阶原点矩。
- 令各阶原点矩等于相应的样本各阶矩。
- 反解得到参数的估计量。
2. 极大似然估计
思想：认为拥有的样本即为概率最大的情况。
方法步骤
- 构造极大似然函数；
- 对极大似然函数取对数；
- 分别对不同的参数求偏导数，并令其等于0；
- 解方程即可。
二、估计量的优劣标准
估计量是可以有多种构造形式的，不同估计量对参数估计的结果有好有坏。
1. 无偏性
意义： 直观地将，由这一估计量得到的估计值相对于真值来说，有些偏大，有些偏小。多个样本的估计值的算数平均值与真值基本相同，则称这一估计量为无偏估计量，即此种构造形式很好。
计算证明： 估计量的期望是否等于真值。
系统误差：某一估计量的多个样本中，估计值的算数平均值与真值的差距。
2. 有效性
**计算比较：**比较不同方式得到的两个估计量的方差，方差越小越有效。
