1.主观题1.设X_(1),X_(2),...,X_(n)是总体X的一个样本，试求下列分布中未知参数的矩估计量和最大似然估计量：①U(0,theta)中的theta；②E(lambda)分布中的lambda.

1.主观题(50分) 1.设$X_{1},X_{2},\cdots,X_{n}$是总体X的一个样本，试求下列分布中未知参数的矩估计量和最大似然估计量：①$U(0,\theta)$中的$\theta$；②$E(\lambda)$分布中的$\lambda$.

参考答案与解析：

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4.设总体Xsim P(lambda)，X_(1),X_(2),...,X_(n)是来自总体X的一个样本，求λ的矩估计量和最大似然估计量.: 4.设总体Xsim P(lambda)，X_(1),X_(2),...,X_(n)是来自总体X的一个样本，求λ的矩估计量和最大似然估计量.4.设总体$X\sim

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1、设总体X服从参数为N和p的二项分布，X_(1),X_(2),...,X_(n)为取自X的样本，试求参数N和p的矩估计量与p的最大似然估计量。: 1、设总体X服从参数为N和p的二项分布，X_(1),X_(2),...,X_(n)为取自X的样本，试求参数N和p的矩估计量与p的最大似然估计量。1、设总体X服从

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X_(1), X_(2), X_(3), X_(4)为参数为theta的指数分布总体的样本，设theta的估计量 T_(1) = (X_(1) + X_(2))/ 6 + (X_(3) + X_(4): X_(1), X_(2), X_(3), X_(4)为参数为theta的指数分布总体的样本，设theta的估计量 T_(1) = (X_(1) + X_(2))

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2、若总体X服从参数为θ的指数分布，X_(1),X_(2),...,X_(n)为X的样本，则参数θ的矩估计量hat(theta)=: 2、若总体X服从参数为θ的指数分布，X_(1),X_(2),...,X_(n)为X的样本，则参数θ的矩估计量hat(theta)=A. $\frac{1}{\o

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设总体X:B(m,p)，X_(1),X_(2),...,X_(n)是来自总体X的样本，则未知参数p的极大似然估计量为（）.: 设总体X:B(m,p)，X_(1),X_(2),...,X_(n)是来自总体X的样本，则未知参数p的极大似然估计量为（）.A. $\overline{X}$B.

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16、设X~U(0,θ)，其中θ>0为未知参数，又X_(1),X_(2),...,X_(n)为来自总体X的样本，则θ的矩估计量是( ) .: 16、设X~U(0,θ)，其中θ>0为未知参数，又X_(1),X_(2),...,X_(n)为来自总体X的样本，则θ的矩估计量是( ) .A. $\bar{X}

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,-|||-其中 theta (theta gt -1) 是未知参数,X1,X2 ···,Xn为一个样本,试求参数θ的矩估计量和最大似然估计-|||-量.: ,-|||-其中 theta (theta gt -1) 是未知参数,X1,X2 ···,Xn为一个样本,试求参数θ的矩估计量和最大似然估计-|||-量.

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3、若总体X服从参数为λ的伯松分布，X_(1),X_(2),...,X_(n)为X的样本，则参数λ的矩估计量hat(lambda)=: 3、若总体X服从参数为λ的伯松分布，X_(1),X_(2),...,X_(n)为X的样本，则参数λ的矩估计量hat(lambda)=A. $\overline{

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设总体Xsim B(m,p)，x_(1),x_(2),...,x_(n)是来自总体X的样本，则未知参数p的极大似然估计量为( ).: 设总体Xsim B(m,p)，x_(1),x_(2),...,x_(n)是来自总体X的样本，则未知参数p的极大似然估计量为( ).A. $\overline{x

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X_(n)为X的样本，则theta的极大似然估计量为（）.: X_(n)为X的样本，则theta的极大似然估计量为（）.A. $\max\{X_{1},X_{2},\cdots X_{n}\}$B. $\min\{X_{1

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