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(）

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

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

C. $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_i^2$

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

参考答案与解析：

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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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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ldots, X_n 是来自 X 的样本，则 sigma^2 的最大似然估计量是（）.: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ldots, X_n 是来自 X 的样本，则 sigma^2 的最大似然估计量是（）.

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设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是来自 X 的样本，若 mu 未知，则 sigma^2 的置信区间为(）: 设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是来自 X 的样本，若 mu 未知，则 sigma^2 的置

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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)，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自该总体的样本，bar(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则 mu 的极大似然估计为: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自该总体的样本，bar(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则

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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 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 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____；: 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 s

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设(X_1,X_2,...,X_n)为总体N(mu,sigma^2)(mu已知)的一个样本，overline(X)为样本均值，则在总体方差sigma^2的下列估计量中，为无偏估计量的是() A: 设(X_1,X_2,...,X_n)为总体N(mu,sigma^2)(mu已知)的一个样本，overline(X)为样本均值，则在总体方差sigma^2的下列估

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