用广义矩探讨极大似然参数估计的质量
Approaching the parameter estimation quality of maximum likelihood via generalized moments
摘要：
一个简单的标准，提出了一个实际建设的广义矩，允许一个接近理论Rao-Cramer限制参数估计，同时避免了复杂的情况下，复杂的概率分布和/或非常大的事件样本的极大似然方法。
英文摘要：
A simple criterion is presented for a practical construction of generalized moments that allow one to approach the theoretical Rao-Cramer limit for parameter estimation while avoiding the complexity of the maximum likelihood method in the cases of complicated probability distributions and/or very large event samples.
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