设 X_1, X_2, dotsc, X_n 是从正态总体 N(mu, sigma^2)中抽取的样本，为使 D = k sum_(i=1)^n-1 (X_(i+1) - X_i)^2是总体方差 sigma^2的无偏估计，则 k = ()。

设总体X服从正态分布N(mu,sigma^2)，其样本为x_1,x_2,...,x_n,x_(n+1)，overline(x_n)=(1)/(n)sum_(i=

设总体 X sim N(0,1)，(X_1,X_2,...,X_n) 是总体 X 的样本，令 overline(X)=(1)/(n)sum_(i=1)^nX_i

样本 X_1, X_2, ldots, X_n 来自总体 X sim N(0,1) ， overline(X) = (1)/(n) sum_(i=1)^n X_

4.设X_(1),X_(2)...,X_(n)是来自正态总体N(mu,sigma^2)的样本，试求样本方差S^2=(1)/(n-1)sum_(i=1)^n(X_

设总体 X sim N(0, sigma^2)，(X_1, X_2, ..., X_n) 是来自总体 X 的样本，则 (1)/(sigma^2) sum_(i=

设X_1, X_2, ldots, X_n是来自总体N(mu, sigma^2)的样本，令Y = (sum_(i=1)^n(X_i - overline(X))

5、设X_(1),X_(2),...,X_(n)是正态总体N(mu,sigma^2)的一个样本，S^2=(1)/(n-1)sum_(i=1)^n(X_(i)-o

设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自正态总体 N(mu, 2) 的简单随机样本，记 overline(X) = (1)/(n) sum_(i=1)^

1.6 总体X-N(mu,sigma^2)，x_(1),x_(2),...,x_(n)为其样本，bar(x)=(1)/(n)sum_(i=1)^nx_(i)，s

设X_1,...,X_n为来自总体N(mu,sigma^2)的一个样本，csum_(i=1)^n-1(X_(i+1)-X_i)^2为sigma^2的无偏估计，则