矩估计比较好理解，就是用样本的矩直接作为总体矩的估计值。就是将样本的矩计算出来，直接作为总体的矩即可。从以上定义中也可以看出来，矩估计法是一种点估计的方法。
当然这里的阶数要保持一致，及样本的一阶矩估计总体一阶矩，样本二阶矩估计总体的二阶矩。而极大似然估计是另一种点估计方法，也是机器学习等学科中经常使用到的方法。简直就是重中之重。
特点：
矩估计法或者不能满足似然函数积分消除非观侧变化的要求，虽然决定非观侧变量的非线性动力系统的似然敬是不行的。但棋拟状态向且的发展十分可行，有效矩方法就依拟于此。
矩估计法主要思扭是达到最大似然方法，(ML)估计的有效性和兼抖广义短方法(CMM)的灵活性。ML本身也可以解释成一种矩估计方法，它的刻度向址，即时数似然函效对参数向械的偏导数向导，提供了矩条件。
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