k阶原点距和k阶中心距各是说明什么数字特征

二阶中心距，也叫作方差，它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的大小，方差越大,波动性越大。方差也相当于机械运动中以重心为转轴的转动惯量。(The moment of inertia.) 

三阶中心距告诉我们一个随机密度函数向左或向右偏斜的程度。

在均值不为零的情况下，原点距只有纯数学意义。


  
    

     
   A1,一阶矩就是 E(X),即样本均值。具体说来就是A1=(西格玛Xi)/n ----（1）
   
     
A2,二阶矩就是 E(X^2)即样本平方均值 ,具体说来就是 A2=(西格玛Xi^2)/n-----(2)
   
     
Ak,K阶矩就是 E(X^k)即样本K次方的均值,具体说来就是 Ak=(西格玛Xi^k)/n，-----(3)
   
     

   
     
用样本的K阶矩代替总体的K阶矩来估计总体中未知参数的方法。
   
     
用已知样本的X的一阶矩和二阶矩来估计分布律，分布函数，概率函数或者数字特征中的某个未知参数a的值，此即矩估计法。
   
     
大概步骤如下
   
     
1 根据分布律或者分布函数，概率函数，计算EX或者EX2,其中含有未知参数a
   
     
2 令 样本的一阶矩A1等于EX（二阶矩A2等于EX^2)
   
     
3 由2得到 
   
     
a的表达式子，此式子中含有A1(A2,...),而A1,A2表达式如上(1),(2)，（3）所示.
   
     
该含有 A1,A2,..Ak的表达式称为估计量，如果把样本具体值带入，即可得a的估计值。
  
    
 

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