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參數估計時，一個直觀的思想是用樣本均值作為總體均值的估計，用樣本方差作為總體方差的估計等。由于均值與方差在統計學中統稱為矩，總體均值與總體方差屬于總體矩，樣本均值與樣本方差屬于樣本矩。因此上面的做法可用如下兩句話概括：

(1)用樣本矩去估計相應的總體矩。

(2)用樣本矩的函數去估計相應總體矩的函數。

此種獲得未知參數的點估計的方法稱為矩法估計。

矩法估計簡單而實用，所獲得的估計量通常(盡管不總是如此)也有較好的性質。例如對任何總體，樣本均值 對總體均值 的估計總是無偏的，樣本方差 對總體方差 的估計也總是無偏的。但是應該注意到矩法估計不一定總是最有效的，而且有時估計也不惟一。

正態總體參數的估計

設 是來自正態總體 的一個樣本，參數 ， 和 常用的無偏估計分述如下。

正態均值 的無偏估計有兩個，一個是樣本均值 ，另一個是樣本中位數 ，即：

其中 為有序樣本，當樣本量n為l或2時，這兩個無偏估計相同。當n≥3時，它們一般不同，但總有：

Var( ) ≤ Var( )

這意味著，對正態均值 來說，樣本均值 總比樣本中位數 更有效。因此在實際應用中，應優先選用樣本均值 去估計正態均值 。有時在統計工作現場，為了簡便和快捷，選用樣本中位數 去估計正態均值 也是有的，如統計過程控制(見第四章)中的中位數圖就是如此。

(2)正態方差 的無偏估計常用的只有一個，就是樣本方差 ，即：

理論研究表明，在所有無偏估計中它是最有效的。

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（責任編輯：中大編輯）

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