摘  要：参数统计作为数理统计中一种非常重要的估计方式，在数学范畴和生活中都发挥着极大的作用.在1894年，英国知名的统计学家K.earson提出了矩估计法，是使用时间最长的求估计的方法之一；最大似然估计开始由德国数学家高斯在1821年提出建议的，费歇在1922年从头察觉了这一方法，并第一个钻研了这种方式的少许性质；以及由法国科学家勒让德于1806单独挖掘并最初发表，最终却归功于高斯的“最小二乘法”.本文就参数点估计的基本理论和求解方法进行了深刻的讨论与探究,将主要介绍参数点估计最常见的两种方法矩估计法与最大似然估计法，以及最小二乘估计，并结合例题对三种方法进行了简单的说明与探讨；后重点地介绍了三者间的联系与区别.

关键词：

参数点估计；矩估计；最大似然估计；最小二乘估计法

目  录

摘  要

ABSTRACT

1.参数点估计的概念-1

2.参数点估计的常用方法-1

2.1矩估计法-1

2.2最大似然估计法-4

2.3最小二乘估计法-7

3.几种估计方法的比较-9

3.1矩估计法与最大似然估计法的比较-9

3.2最大似然估计法与最小二乘估计法的比较-10

参考文献-12