A. $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (X_i - \overline{X})^2$
B. $\frac{\sum_{i=1}^{n} X_i - np}{\sqrt{np(1-p)}}$
C. $X_2$
D. $3X_1 + X_2$
设总体 X sim B(N, p), p 为未知参数, (X_1, X_2, ..., X_n) 是来自总体 X 的一个样本, 则参数 p 的极大似然估计量为A
设 X sim b(1, p)，其中 p 为未知参数，X_1, X_2, dotsc, X_n 为来自于总体 X 的一个样本，下列各式中不是统计量的是:A. $
设 x sim (Bernoulli)(p)，其中 p 为未知参数，X_1, X_2, dotsc, X_n 为来自于总体 X 的一个样本，下列各式中不是统计量
设X~b(1,p),其中p为未知参数,X_1,X_2, dots ,X_n为来自于总体X的一个样本,在下列选项中,()是统计量。A. X_1+X_2B. max
设(X_1,X_2,...,X_n)为来自总体Xsim N(mu,sigma^2)的一个样本，其中mu,sigma^2未知，则下面不是统计量的是(）A. $X_
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的一个样本，则 sigma^2 的无偏估计量是().A.
设 X_1, X_2, dotsc, X_n 是来自总体 X 的一个样本，且 X sim P(lambda)，则 P X = 0的最大似然估计量为 ()。A.
设 X_1, X_2, dotsc, X_n 是来自总体 X 的一个样本，且 X sim P(lambda)，则 P X = 0的最大似然估计量为 ()。A.
设(x_1, x_2, ..., x_n)是来自总体X的一个样本观测值，则().A. $x_i, i=1, 2, \cdots, n$为$X$的$n$个取值.B
设总体Xsim b(1,p)，X_1,X_2,...,X_n是取自总体X的一个样本，则参数p的最大似然估计为(）.A. $\hat{p}=\overline{X