设总体X的密度函数为[img=148x28]180318bdc18078f.png[/img]，[img=113x23]180318bdca2bd52.png[/img]是来自总体的简单随机样本。则参数[img=9x19]180318bdd214c35.png[/img]的矩估计为（ ）
A: [img=15x22]180318bdda3b40f.png[/img]
B: [img=46x24]180318bde271bf8.png[/img]
C: [img=15x44]180318bdea8159b.png[/img]
D: [img=46x24]180318bdf276414.png[/img]
A: [img=15x22]180318bdda3b40f.png[/img]
B: [img=46x24]180318bde271bf8.png[/img]
C: [img=15x44]180318bdea8159b.png[/img]
D: [img=46x24]180318bdf276414.png[/img]
举一反三
- 设总体X的密度函数为[img=148x28]180318bd386d37f.png[/img]，[img=113x23]180318bd44ed053.png[/img]是来自总体的简单随机样本。则参数[img=9x19]180318bd4df1e63.png[/img]的矩估计为（ ） 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 设总体X服从均匀分布[img=51x25]1803118afec643e.png[/img]，未知参数[img=42x20]1803118b070fc8e.png[/img]，[img=86x23]1803118b0f52b37.png[/img]为来自X的简单随机样本，则[img=9x19]1803118b174fa26.png[/img]的矩估计为最大次序统计量[img=199x30]1803118b1f65f67.png[/img]。
- 设总体X 服从均匀分布[img=51x25]1803118ec402158.png[/img]，未知参数[img=42x20]1803118ecce46e3.png[/img]，[img=86x23]1803118ed6072c8.png[/img]为来自X 的简单随机样本，则[img=9x19]1803118edf83232.png[/img]的矩估计为最大次序统计量[img=199x30]1803118ee9fd5a5.png[/img]。
- 设总体X服从0-1分布，即X~B(1,p)，p为未知参数(0p1)，X1，X，⋯，X是来自总体X的简单随机样本，p的矩估计量[img=11x23]1803bbddc07b9e7.png[/img]为( )。 A: [img=15x21]1803bbddc8be61c.png[/img] B: [img=10x18]1803bbddd07741d.png[/img] C: [img=20x18]1803bbddd8eeb97.png[/img] D: [img=48x60]1803bbdde0a7d32.png[/img]
- 设总体X服从正态分布[img=70x27]1803c0805e8d420.png[/img] [img=113x23]1803c08066b2b49.png[/img]是来自总体X的样本，则 [img=129x52]1803c080712e9da.png[/img]