样本方差是不是矩估计量

样本方差数值上等于构成样本的随机变量对离散中心 x之方差的平方和.是常用的统计量之一,是描述一组数据变异程度或分散程度大小的指标.
设总体X的分布函数为F(x,λ),其中,λ是未知参数,即待估计的那个参数.X1,X2,…,Xn是X的一个样本,x1,x2,…,xn是对应的样本值.为了求λ,需要构造一个适当的统计量λ’(X1,X2,…,Xn),用它的观察值λ’(x1,x2,…,xn)作为参数λ的近似值.其中,我们构造的这个统计量λ’(X1,X2,…,Xn)称为λ的“估计量”,估计量的值λ’(x1,x2,…,xn)就称为λ的“估计值”,也称为“矩估计量”.
两个是不同的概念

有针对性的回答：虽然样本方差既不是二阶原点矩，也不是二阶中心矩。但是由定义可知，当总体均值和总体方差存在时，样本均值和样本方差分别为总体均值和总体方差的矩法估计量。