मुझे दूसरे दिन यह सवाल पूछा गया था और पहले कभी इस पर विचार नहीं किया था।
मेरा अंतर्ज्ञान प्रत्येक अनुमानक के फायदे से आता है। अधिकतम संभावना तब होती है जब हम डेटा जनरेट करने की प्रक्रिया में आश्वस्त होते हैं क्योंकि, क्षणों की विधि के विपरीत, यह संपूर्ण वितरण के ज्ञान का उपयोग करता है। चूंकि एमओएम अनुमानक केवल क्षणों में निहित जानकारी का उपयोग करते हैं, ऐसा लगता है जैसे दो तरीकों से एक ही अनुमान का उत्पादन करना चाहिए जब हम जिस पैरामीटर का अनुमान लगाने का प्रयास कर रहे हैं उसके लिए पर्याप्त आंकड़े वास्तव में डेटा के क्षण हैं।
मैंने सोचा कि शायद यह घातीय परिवार का एक उत्कर्ष था, लेकिन एक लाप्लास के लिए जाना जाता है जिसका अर्थ है कि पर्याप्त आँकड़ाऔर प्रसरण के लिए MLE और MoM अनुमानक समान नहीं हैं।
मैं अब तक सामान्य रूप से किसी भी प्रकार का परिणाम दिखाने में असमर्थ रहा हूं। क्या किसी को सामान्य परिस्थितियों का पता है? या यहां तक कि एक काउंटर उदाहरण मुझे मेरे अंतर्ज्ञान को परिष्कृत करने में मदद करेगा।