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以下就是我们要分享的内容：
矩估计量的定义，概率论中 矩估计值和矩估计量有什么区别这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！
1、没有区别，矩估计值就是矩估计量，即用矩估计法测量得到的值，也称“矩法估计”，就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。
2、首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩（即所考虑的随机变量的幂的期望值）的方程。
3、然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。
4、它是由英国统计学家皮尔逊Pearson于1894年提出的，也是最古老的一种估计法之一。
5、对于随机变量来说，矩是其最广泛，最常用的数字特征，主要有中心矩和原点矩。
6、扩展资料：矩估计量由来：由辛钦大数定律知，简单随机样本的原点矩依概率收敛到相应的总体原点矩，这就启发我们想到用样本矩替换总体矩，进而找出未知参数的估计，基于这种思想求估计量的方法称为矩法。
7、用矩法求得的估计称为矩法估计，简称矩估计。
8、矩法估计原理简单、使用方便，使用时可以不知总体的分布，而且具有一定的优良性质（如矩估计为Eξ的一致最小方差无偏估计），因此在实际问题，特别是在教育统计问题中被广泛使用。
9、但在寻找参数的矩法估计量时，对总体原点矩不存在的分布如柯西分布等不能用，另一方面它只涉及总体的一些数字特征，并未用到总体的分布，因此矩法估计量实际上只集中了总体的部分信息。
10、这样它在体现总体分布特征上往往性质较差，只有在样本容量n较大时，才能保障它的优良性,因而理论上讲，矩法估计是以大样本为应用对象的。
11、参考资料来源：百度百科-矩估计。
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