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考研数学数理统计的方法

一、构建知识框架。

问题主要集中在概率论与数理统计中后一部分的内容。它的考试范畴是矩估计和极大似然估计。

所以，在学习这部分之前，大家要把统计学的基本知识搞清楚，了解常见的统计量及其分布。而且大家还要深刻理解大数定理和中心极限定理的内涵。在这些基础上，大家学习矩估计和极大似然估计就好多了。

二、把握知识原理。

先看矩估计，它的本质原理是样本矩有相合性，所以可以用样本矩来替代总体矩。同时总体矩中含有未知参数。所以建立含有未知参数的样本矩的方程就可以把参数给估计出来。

再看极大似然估计，它的本质原理是基于一种假设，即我们观察的一组样本数据，那么观察这组数据发生的概率应该是比较大的。所以我们对参数的估计就是要找一个估计量使得这组数据发生的概率大。

总之，只有理解了矩估计和极大似然估计的深刻原理，我们才能把握好这个知识，才能更好的应用它。

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