点估计的步骤

最流行的两种：

1常用的点估计有两种：矩估计法和最大似然估计法

2矩估计法：随机变量X的迹漏概率函数（即概率密度或概率分布）中含有待估参数β1，β2，…，βk，假设 X的前k阶矩存在，即ui=E(X^i)，i=1,2，…，k 。以样本矩Ai代替总体矩：Ai=ui，i=1,2，，…，k，解这k个方程，求得的βi的结果即为它的矩估计量（值）

K Pearson的 矩估计

矩估计法, 也称“矩法估计”，就是利用样本矩来估计总体中相应的参数. 最简单的矩估计法是用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悄悄差.

RA Fisher的 最大似然估计

最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型姿运烂中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。

二项分布就是n个两点分布，两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函数 L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi) ln(1-p)，对p进行求导乎乎正，令其结果等于0，就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0，通分后令分母等于0，可以得到p=（∑Xi）/n

求极大似然函数估计岁悔值的一般步骤：

（1） 写出似然函数；

（2） 对似然函数取对数，并整理；

（3） 求导数 ；

（4） 解似然方程 。

扩展资料：

极大似然估计只是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还要做区间估计。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。

极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个顷链随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。

参考资料来源：百度百科——极大似然估计

你说的参数估计指的是区间估计吧。

对均卖扒隐值进行估计的最重要的两个基本公式为此肆 (样本均值加减Za/2*西伽马/根号(n)) 以及 (样本均中厅值加减ta/2*s/根号(n)) 大样本或者正态总体小样本、方差已知用Z和西格玛；正态总体、方差未知，小样本用t和s。

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