GMM · 有限样本的权重折中

权重折中实验室

两条矩条件都在指向培训效应 τ，但它们的波动不同。把更精确的矩放在更重的位置，会改变折中点；它不能替一条失真的矩“洗白”。

两条矩条件 · 同一参数

加权目标函数的最低点曲线越窄，代表该矩的波动越小

按精度折中后的估计值

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这是在两条矩都有效、相关性已妥善处理时的近似范围。

边界条件：降低高方差矩的权重，能减少噪声或重复信息的影响；若某条矩本身无效，它仍会把估计拉向错误方向。先论证矩条件可信，再讨论怎样加权。