12.设总体 sim N(mu ,(sigma )^2), μ,σ^2均未知,则 dfrac (1)(n)sum _(i=1)^n(({X)_(i)-overline (X))}^2 是 ()-|||-(A)μ的无偏估计 (B)σ^2的无偏估计-|||-(C)μ的矩估计 (D)σ^2的矩估计

设总体 X sim N(mu, sigma^2), mu, sigma^2 均未知，则 (1)/(n) sum_(i=1)^n (X_i - overline(

,(X)_(n+1))(ngt 1) 取自总体 sim N(mu ,(sigma )^2) , overline (X)=dfrac (1)(n)sum _(i

,(X)_(n+1))(ngt 1) 取自总体 sim N(mu ,(sigma )^2) . overline (X)=dfrac (1)(n)sum _(i

4.设总体 sim N(mu ,(sigma )^2), x1,x2,···,xn为样本,证明 overline (x)=dfrac (1)(n)sum _(i

1.设总体 sim N(M,(sigma )^2) ,μ未知而σ^2已知,X1,X2,···,Xn是X的样本, overline (X)=dfrac (1)(n

4.设X1,.,Xn为正态总体 sim N(mu ,(sigma )^2) 的样本,记 ^2=dfrac (1)(n-1)sum _(i=1)^n(({X)_(

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x1,x2,···,xn是来自总体 sim N(mu ,(sigma )^2) 的样本,x为样本-|||-均值,令 =dfrac (sum _{i=1)^

12.设x_(1),x_(2),...,x_(n),x_(n+1)是来自N(mu,sigma^2)的样本，overline(x)_(n)=(1)/(n)sum_

设总体 X sim N(mu, sigma^2), X_(1), X_(2), ..., X_(n) 为来自总体X的简单随机样本，则 sum_(i=1)^n((