1. Ағылшын статисті Kарл Пирсон.

2. Иә, моменттер әдісі бойынша алынған бағалаулар орнықты бағалау болады.

3. Үзіліссіз болғанда тығыздығымен, ал дискретті болғанда ықтималдықтарымен берілген кездейсоқ шамасымен туындалған басты жиынтықтан алынған көлемді кездейсоқ таңдамасы берілсін. Егер кездейсоқ шамасы үзіліссіз болса, онда оның үлестірім тығыздығы арқылы

түрінде, егер кездейсоқ шама дискретті болса, онда

түрінде анықталған функция шындыққа жақындық функциясы деп аталады.

4. Үзіліссіз болғанда тығыздығымен, ал дискретті болғанда ықтималдықтарымен берілген кездейсоқ шамасымен туындалған басты жиынтықтан алынған көлемді кездейсоқ таңдамасы берілсін.

Егер кездейсоқ шамасы үзіліссіз болса, онда оның үлестірім тығыздығы арқылы

түрінде, егер кездейсоқ шама дискретті болса, онда

түрінде функциясын анықтайық. функциясы логарифмдік шындыққа жақындық функциясы деп аталады.

5. кездейсоқ шамасымен туындалған басты жиынтықтан алынған кездейсоқ таңдамасының әрбір мәні үшін

шартын қанағаттандыратын статистикасы параметрінің максималды шындыққа жақын бағалауы деп аталады.

6. Иә, максималды шындыққа жақындық әдісімен табылған бағалаулар ығысқан және тиімді болмаулары мүмкін.

7. Иә, егер скаляр белгісіз параметрінің тиімді бағалауы бар болса, онда шындыққа жақындық теңдеуінің жалғыз ғана шешімі бар және ол осы бағалаудың таңдамалық мәні болады.