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矩估计，即矩估计法，也称“矩法估计”，就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。
基本思想：首先推导涉及相关参数的总体矩（即所考虑的随机变量的幂的期望值）的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代（未知的）总体矩，解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。
其解题思路：
用样本一阶原点矩去估计总体一阶原点矩时，其实就是用样本均值估计总体均值。而在进行二阶原点矩估计时，就是用样本方差去估计总体方差，即使在总体分布未知的条件下也可以。
在做题过程中，如果总体是服从正态分布的，需要估计的是两个参数，即μ与σ，所以我们用了一阶与二阶原点矩分别对两个参数进行了估计。
但是对于指数分布或是泊松分布这类只有一个参数的分布，用一阶或二阶都能对参数进行估计，说明矩估计法的结果是不唯一的，而这也是矩估计的缺点。此时通常尽量采用低阶矩对未知参数进行估计。
第一章
1、交换律、结合律、分配率、的摩根律；(解题的基础)
2、古典概型——有限等可能、几何模型——无限等可能；
3、抽签原理——跟先后顺序无关；
4、小概率原理——小概率事件在一次试验不可能发生，一旦发生就怀疑实现规律的正确性；
5、条件概率：注意当条件的概率必须大于0；
6、全概：原因>结果 贝叶斯：结果>原因；
7、相容通过事件定义，独立通过概率定义。
第二章
1、0——1分布，二项分布，泊松分布X的取值都是从0开始；
2、分布函数是右连续的，在求分布函数也尽量写成右连续的；
3、分布函数的性质、概率密度的性质；
4、连续性随机变量任一指定值的概率为0；
5、概率为0不一定是不可能事件，概率为1不一定是必然事件；
6、正态分布的图形性质；
7、求函数的分布尽量按定义法，按定义写出基本公式；
8、分段单调时应该分段使用公式再相加。
第三章(这章比较容易出错)
1、二维分布函数的性质；(不减函数而不是单增函数；右连续)
2、求分布函数一定要按定义来，注意画对图形；
3、求边缘分布的时候，注意不同变量的区间用在什么地方；求X的边缘分布的话，先对X的区间进行划分，再不同的区间对Y的全部区间进行积分(Y在不同的区间可能有不同的函数表达)
4、负无穷到正无穷的E的负的二分之T平方的积分；(浙三P83)
5、算条件概率也一样，注意相应的区间；(这种题细节丢分太可惜)
6、max(x，y)与min(x，y)相互独立的情况是什么？独立同分布又是什么？(参见08选择题)
7、边缘分布一般不能确定分布的，只有当变量相互独立才可以。
第四章
1、级数绝对收敛，期望才存在；
2、期望的和等于和的期望，xy之间不要求任何关系；期望的乘积等于乘积的期望，xy要相互独立；
3、浙三P120：分解的思想，还有P126；
4、方差的和在独立和不独立时公式不一样；
5、独立推出不相关；不相关推不出独立；不相关只是线性不相关；题目中如果xy的关系能够表示出来的话(一般)都是不独立；
6、二维正态分布、独立不相关等价；
7、提示：求一些积分的时候有时候可以用到对称性；
8、数一400题P140那个评注上面T(4)=3！(会用，那么做题会很方便)
第五章
1、切比雪夫大数定律条件：相互独立、方差存在一致有上界；
2、辛钦大数定律条件：独立同分布、期望存在；
3、二项分布、泊松定理、拉普拉斯大数定理结合着看一下。
第六章
1、样本的变量独立同分布；
2、统计量不含未知参数；
3、X2分布的期望和方差看下去年真题最后一道；
4、t分布图形对称性a的那个对称性公式看下；
5、三个分布的形式一定要掌握；
6、P168对后面检验和估计很有帮助。
第七章
1、矩估计就是x的1、2次方的期望；
2、最大似然估计！有可能最大似然估计的两种方法结合在一起；(开下思路)
3、区间估计；(如果能好好看书的话不难懂，不然就把P205复印下没事看两眼)
第八章
1、拒绝域与备择假设的符号相同P229
2.P436期望和方差；
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