理论依据就是大数定律。利用当样本容量充分大的时候，样本的 k 阶原点矩 ${\displaystyle E(X^k)}$ 收敛于 ${\displaystyle \frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{X}_i^k}$。

定义

基本步骤

1. 找出 k 个等式，使得 k 个等式与未知参数相关。由大数定律，我们又有 ${\displaystyle {\mu }_i=\frac{1}{n}\sum _{j=1}^n{X}_j^i}$

2. 反解出每一个 ${\displaystyle {\theta }_i}$，即得出:

3. 用 ${\displaystyle A_l=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{X}_i^l}$ 代替每一个 ${\displaystyle {\mu }_l}$，随后就可以得出我们的矩估计量：