设总体 X 的数学期望 mu 和方差 sigma^2 存在，X_1, X_2, ..., X_n 是 X 的样本，则下面的统计量中可作为 sigma^2 的无偏估计的是:

A. 当 $\mu$ 已知时，统计量 $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i - \mu)^2$；

B. 当 $\mu$ 已知时，统计量 $\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (X_i - \mu)^2$；

C. 当 $\mu$ 未知时，统计量 $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i - \mu)^2$；

D. 当 $\mu$ 未知时，统计量 $\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (X_i - \mu)^2$。

参考答案与解析：

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设 X_1, X_2, Lambda, X_n 是来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的样本，则（）是 mu 无偏估计.(A) X_1 + X_2 + X_3(B) (2)/(5) X_1: 设 X_1, X_2, Lambda, X_n 是来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的样本，则（）是 mu 无偏估计.(A) X_1 + X_2 +

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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 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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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(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)，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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