3.设θ是参数θ的无偏估计,且有 (hat (theta ))gt 0, 试证 (theta )^2=((theta ))^2 不是θ^2的无偏估计.-|||-4.设X1,X2,···,Nn是来自参数为λ的泊松分布的简单随机样本,试求λ^2的无偏估计量.-|||-5.设X1,X2,···,Nn来自参数为n,p的二项分布总体,试求p ^2的无偏估计量.-|||-_(1)=dfrac (2)(3)(X)_(1)+dfrac (1)(3)(X)_(2) , (hat {m)}_(2)=dfrac (1)(4)(X)_(1)+dfrac (3)(4)(X)_(2) , _(3)=dfrac (1)(2)(X)_(1)+dfrac (1)(2)(X)_(2)-|||-都是m的无偏估计量;并问哪一个估计量的方差最小?

(1)设θ是参数θ的无偏估计,且有 (hat (theta ))gt 0, 试证-|||-(theta )^2=((overrightarrow {theta

设θ是参数θ的无偏估计,且有 (hat (theta ))gt 0, 试证: (overrightarrow {theta )}^2=((overrightar

若hat(theta)是theta的无偏估计，则hat(theta)^2也是theta^2的无偏估计。（）A. 对B. 错

4.设总体密度函数如下,x1,x2,···,xn是样本,试求未知参数的矩估计:-|||-(1) (x;theta )=dfrac (2)({theta )^2}

4.设总体密度函数如下,x1,···,xn是样本,试求未知参数的矩估计.-|||-(1) (x;theta )=dfrac (2)({theta )^2}(th

设 hat theta = hat theta (X_1, X_2, dots ,X_n)是未知参数 theta的估计量，若 E(hat theta)= the

8.设x1,x2,···,xn是来自密度函数为 (x;theta )=(e)^-(x-theta ) ,gt 0 的总体的样本.-|||-(1)求θ的最大似然估

设hat(theta)_1和hat(theta)_2是参数theta的两个无偏估计量，若hat(theta)_1比hat(theta)_2更有效，则()A. $

设总体X的概率密度为 (x;theta )= ^2), 0lt xlt 2theta 0, 是θ^2-|||-的无偏估计,则 = __

7.设总体 sim U(0,2theta ), 其中 theta gt 0 是未知参数,x1,x2,···xn为取自该总体的样本,x为样本均值.-|||-(2)