计算如图：最简单的矩估计法是鼡一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差
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。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
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優良性,因而理论上讲，矩法估计是以大样本为应用对象的
用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法.其思想是：如果总体中有 K個未知参数，可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩然后利用未知参数与总体矩的函数关系，求出参数的估计量
矩有一阶矩、二阶矩、以后统称高阶矩，最常用的有一阶和二阶矩一阶矩又叫静矩，是对函数与自变量的积xf(x)的积分(连续函数)或求和(离散函数)
力学中用以表示f(x)分布力到某点的合力矩，几何上可以用来计算重心统计学中叫做数学期望（均值）。另外在统计学中还有二阶中心矩（方差）
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这个结论需要记忆的考场上是没时间推导的，计算如图
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