🌟参数估计之点估计：矩估计 & 最大似然估计✨

在统计学中，参数估计是通过样本数据推断总体参数的重要方法之一。今天，我们聚焦于两种核心的点估计技术——矩估计和最大似然估计！🎯

首先，矩估计是一种简单直观的方法，它利用样本矩来匹配总体矩，从而得到参数的估计值。例如，当已知总体均值时，可以用样本均值作为其估计值，这是一种基于数学期望的直接推导方式。📝

接着，最大似然估计（MLE）则是另一种强大的工具，它通过最大化样本数据出现的概率函数（即似然函数），找到最可能的参数值。MLE的优点在于对各种分布都具有广泛适用性，尤其在复杂模型中表现优异。🔍

💡 举个栗子：假设你有一组硬币投掷结果，想要估计正面朝上的概率。使用MLE，你可以构建一个二项分布的似然函数，然后求解使其达到最大值的概率值即可！

无论选择哪种方法，它们都是统计分析中的重要基石。💪快拿起笔试试看吧！💬