摘要：首先，我们要先理解原点矩的概念，一阶原点矩就是随机变量的X期望EX，k阶原点矩EXk就是随机变量X的k次方的期望（注意不是期望的平方）。其实EXk也可以看做E(X-0)k，这其实就已解释了为什么叫原点矩，而E(X-Xpj)k，其中Xpf表示平均值，那么这就是k阶中心矩；如果k=2，那么E(X-Xpj... 阅读全文

摘要：极大似然估计又称最大似然估计，对于一个已知的模型来说，还有些参数是不确定的，但是有了真实数据，那么这些参数可不可计算出呢？或者估计出最有可能的情况？举个例子，例如有一组来自正态分布（也叫高斯分布）的样本数据，每个样本的数据都独立同分布，比如是正态分布，但正态分布的参数μ,σ都不知道，如果用极大似然估... 阅读全文