考研数理统计(考研考数理统计的科目)

导语：【考研数学】考研数学数理统计记忆口诀

正态方和卡方(x2)出，卡方相除变F；

若想得到t分布，一正n卡再相除。

第一个口诀的意思是标准正态分布的平方和可以生成卡方分布，而两卡方分布除以其维数之后相除可以生成F分步；

第二个口诀的意思是标准正态分布和卡方分布相除可以得到分布。

参数的矩估计量(值)、最大似然估计量(值)也是经常考的。其实这样的题目非常简单。只要掌握了矩估计法和最大似然估计法的原理，按照固定的程序去做就可以了。矩法的基本思想就是用样本的阶原点矩作为总体的阶原点矩。

估计矩估计法的解题思路是：

1、当只有一个未知参数时，就用样本的一阶原点矩即样本均值来估计总体的一阶原点矩即期望，解出未知参数，就是其矩估计量。

2、如果有两个未知参数，那么除了要用一阶矩来估计外，还要用二阶矩来估计。因为两个未知数，需要两个方程才能解出。解出未知参数，就是矩估计量。考纲上只要求掌握一阶、二阶矩。

最大似然估计法的最大困难在于正确写出似然函数，它是根据总体的分布律或密度函数写出的，给大家一个口诀，方便大家记忆。

样本总体相互换，矩法估计很方便；

似然函数分开算，对数求导得零蛋。

第一条口诀的意思是用样本的矩来替换总体的矩，就可以算出参数的矩估计；

第二个口诀的意思是把似然函数中的未知参数当成变量，求出其驻点，在具体计算的时候就是在似然函数两边求对数，然后求参数的驻点，即为参数的最大似然估计。

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