多元正态分布是一类重要的概率分布，其均值向量估计在统计学中具有广泛的应用，特别是在数据分析、机器学习和模式识别等领域。几种常见的均值向量估计方法，包括样本均值向量估计、加权样本均值向量估计、贝叶斯均值向量估计等，并探讨了它们在实际应用中的优缺点及其适用范围。此外，本文还对均值向量估计的一些常见问题进行了深入讨论，包括样本容量、评估精度和可靠性。本文的研究成果有助于更好地理解多元正态分布的本质特征和均值向量估计方法的实际应用。