样本/分布的矩与矩估计（Mathematica），介绍Mathematica中计算样本矩，中心矩和原点矩，分布的矩，和一些特殊的矩比如均值和方差。还有多个随机变量的矩与协方差。。
如何证明泊松分布λ的矩估计量为参数θ的无偏估计？ X(1)，X(2)，.，X(N)为服从泊松分布P(λ)的独立样本.则，EX(k)=λ.k=1，2，.，N.λ的矩估计量=[X(1)+X(2)+.+X(N)]/N.E[X(1)+X(2)+.+X(N)]/N=[λ+λ+.+λ]/N=λ因此，泊松分布λ的矩估计量为参数θ的无偏估计.
