设总体 X 服从参数为 lambda 的泊松分布，X_1, X_2, ldots, X_n 是来自总体 X 的一个简单随机样本，bar(X), S^2 分别是样本均值和样本方差，则 E(bar(X))= ，E(S^2)= 。

A. $\lambda, \lambda$

B. $\lambda, \lambda^2$

C. $\lambda, \lambda^2 + \lambda$

D. $\frac{1}{\lambda}, \frac{1}{\lambda^2}$

参考答案与解析：

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设 X_1, X_2, ldots, X_n (n >1)为来自标准正态分布总体的简单随机样本，bar(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则有().: 设 X_1, X_2, ldots, X_n (n >1)为来自标准正态分布总体的简单随机样本，bar(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则有().A. $

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设总体 X sim exp(4)，X_1, X_2, ldots, X_(16) 是来自总体的一个简单随机样本，bar(X) 为样本均值，D(bar(X)) = ____。: 设总体 X sim exp(4)，X_1, X_2, ldots, X_(16) 是来自总体的一个简单随机样本，bar(X) 为样本均值，D(bar(X)) =

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设总体 X sim N(0, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是总体 X 的一个简单随机样本, overline(X), S^2 分别为样本均值和样本方差, 在下列样本函: 设总体 X sim N(0, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是总体 X 的一个简单随机样本, overline(X), S^2

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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自该总体的样本，bar(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则 mu 的极大似然估计为: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自该总体的样本，bar(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则

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设(X_1, X_2, ldots, X_n)为总体X的(简单随机)样本，则: 设(X_1, X_2, ldots, X_n)为总体X的(简单随机)样本，则A. $X_1, X_2, \ldots, X_n$都与总体$X$具有相同的分布函数

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设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 N(mu, 1) 的一个简单随机样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则(）: 设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 N(mu, 1) 的一个简单随机样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则(

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设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的简单随机样本，则样本均值 overline(X) 服从的分布为(): 设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的简单随机样本，则样本均值 overline(X) 服从的分布为()A.

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设 X_1, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，EX = mu，DX = sigma^2，bar(X) 是样本均值，S^2 是样本方差，则().: 设 X_1, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，EX = mu，DX = sigma^2，bar(X) 是样本均值，S^2 是样本方差，则().A. $

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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 X_1, X_2, ..., X_n 为来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的简单随机样本，overline(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则 (overline(X) - mu): 设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的简单随机样本，overline(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，

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