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^2的无偏估计是(）.

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

B. $\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} X_i$

C. $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_i$

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

参考答案与解析：

相关试题

设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 (overline(X) - mu)/(sqrt(sigma^2/n)) = _____: 设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 (overline(X) - mu)/(sqrt

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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 sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 已知，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自总体 X 的样本，overline(X) 为样本均值，z_(alpha/2) 为: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 已知，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自总体 X 的样本，overline(X)

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设已给定置信度为1-alpha，总体X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ..., X_n为一个样本，overline(X), S^2分别是样本均值和样本方差，sigma^2未: 设已给定置信度为1-alpha，总体X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ..., X_n为一个样本，overline(X), S^2分

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X_n)是来自总体N(mu,sigma^2)的样本，overline(X)为样本均值，S^2为样本方差，则(overline(X)-mu)/(S/sqrt(n))sim(): X_n)是来自总体N(mu,sigma^2)的样本，overline(X)为样本均值，S^2为样本方差，则(overline(X)-mu)/(S/sqrt(n)

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设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的简单随机样本，overline(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则 (overline(X) - mu): 设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的简单随机样本，overline(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，

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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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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 未知，且 X_1, X_2, ..., X_n 为其样本，overline(X) 为样本均值，S 为样本标准差，则对于假设检验问题 H: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 未知，且 X_1, X_2, ..., X_n 为其样本，overline(X) 为样本均值，

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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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