设总体X的二阶矩存在，(X_1, X_2, ..., X_n)是来自于总体X的样本，则总体均值mu和方差sigma^2的矩估计量分别为（）

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

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

C. $\overline{X}, B_2$

D. $\overline{X}, S^2$

参考答案与解析：

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设总体X的二阶矩存在，(X_1, X_2, ..., X_n)是来自于总体X的样本，则总体均值mu和方差sigma^2的矩估计量分别为()。: 设总体X的二阶矩存在，(X_1, X_2, ..., X_n)是来自于总体X的样本，则总体均值mu和方差sigma^2的矩估计量分别为()。A. $X, \fr

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设样本 X_1, X_2, ldots, X_n 来自总体 X，则下列估计量中不是总体均值 mu 的无偏估计量的是(）: 设样本 X_1, X_2, ldots, X_n 来自总体 X，则下列估计量中不是总体均值 mu 的无偏估计量的是(）A. $\overline{X}$B. $

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设总体 X 的均值为 mu，方差为 sigma^2，X_1, X_2, ldots, X_n 是来自总体的样本，则样本均值的方差为（）: 设总体 X 的均值为 mu，方差为 sigma^2，X_1, X_2, ldots, X_n 是来自总体的样本，则样本均值的方差为（）A. $\sigma^2/

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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 是总体 X 的样本，下列估计量是总体均值 mu 的无偏估计量的是(）: 设 X_1, X_2, ..., X_n 是总体 X 的样本，下列估计量是总体均值 mu 的无偏估计量的是(）A. $\mu_1 = \frac{1}{2} X

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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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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 X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，且总体的均值 mu 和方差 sigma^2 都未知，则下面是统计量的是[ ]: 设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，且总体的均值 mu 和方差 sigma^2 都未知，则下面是统计量的是[ ]A. $\frac

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设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自总体 N(0, sigma^2) 的样本，overline(X) 和 S^2 分别为样本均值和样本方差，则统计量 (sqrt(n) overline(: 设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自总体 N(0, sigma^2) 的样本，overline(X) 和 S^2 分别为样本均值和样本方差，则统计量

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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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