设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 为未知参数，X_1, ldots, X_n 是来自 X 的一个样本，则可作为 sigma^2 的无偏估计的是____；

A. $\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (X_i - \mu)^2$

B. $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i - \mu)^2$

C. $\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (X_i - \overline{X})^2$

D. $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i - \overline{X})^2$

参考答案与解析：

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设X_1, X_2, ..., X_n是来自总体X sim N(mu, sigma^2)的一个样本，mu, sigma^2都是未知参数，样本均值overline(X)，样本方差S^2，那么sigma^: 设X_1, X_2, ..., X_n是来自总体X sim N(mu, sigma^2)的一个样本，mu, sigma^2都是未知参数，样本均值overline

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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 已知，X_1, X_2, ldots, X_n （n geq 3）为来自总体 X 的样本，overline(X) 为样本: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 已知，X_1, X_2, ldots, X_n （n geq 3）为来自总体 X

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设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，其中 mu，sigma^2 未知，(X_1, X_2, ldots, X_n) 是来自该总体的一个样本，则 sigma^2 的极大似然估计量为(: 设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，其中 mu，sigma^2 未知，(X_1, X_2, ldots, X_n) 是来自该总体的一个样本，

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设总体 X sim N(mu, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是来自总体 X 的一个样本，则 sigma^2 的最大似然估计量为（）: 设总体 X sim N(mu, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是来自总体 X 的一个样本，则 sigma^2 的最大似然估计量为

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设 X_1, X_2, ldots, X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 ((n-1)S^2)/(sigma^2) sim ldots: 设 X_1, X_2, ldots, X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 ((n-1)S^2)/(sigma^2) s

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设总体X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ..., X_n为X的一个样本，当mu未知时，求sigma^2的区间估计所构造的样本函数为()。: 设总体X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ..., X_n为X的一个样本，当mu未知时，求sigma^2的区间估计所构造的样本函数为(

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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的一个样本，则 sigma^2 的无偏估计量是().: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的一个样本，则 sigma^2 的无偏估计量是().A.

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设(X_1,X_2,...,X_n)为来自总体Xsim N(mu,sigma^2)的一个样本，其中mu,sigma^2未知，则下面不是统计量的是(）: 设(X_1,X_2,...,X_n)为来自总体Xsim N(mu,sigma^2)的一个样本，其中mu,sigma^2未知，则下面不是统计量的是(）A. $X_

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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 均未知，设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，则 mu 的置信水平为 1 - alpha 的: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 均未知，设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，则 m

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设X_1, X_2, ..., X_n为来自总体X sim N(mu, sigma^2)的样本，其中mu，sigma^2为未知，下列各中是统计量的是().: 设X_1, X_2, ..., X_n为来自总体X sim N(mu, sigma^2)的样本，其中mu，sigma^2为未知，下列各中是统计量的是().A.

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