一阶矩+二阶矩估计求解一个参数 @(概率论) 一般来说，一个参数对应一个方程。所以在矩估计法中，用一阶矩就可以求解一元。但是有些情况下，只写一阶矩，原理上是可以求得解的，但是，初等代数中很难剥离出来，可以考虑再求一次二阶矩，即，再利用样本提供一组值，二者相互作用，可以求解出p. 值得注意的是，二者求得的实际解并不是完全一致，因为又一次用了矩估计，所以等于两次估计求解一元。这是可以接受的，因为

矩是一种数学计算方式，矩的数学本值是期望，一个变量的K阶矩就是这个变量的K次方的均值。 在此基础之上，可以扩展出 原点矩，中心矩，绝对矩等：         原点矩：变量减去0后的  K次方的均值。        中心矩： 变量减去均值后的  K次方的均值。         绝对矩：变量求绝对值后的  K次方的均值。         绝对中心矩：变量减去均值再求绝对值后的  K次方的均值