-
设X服从参数为λ>0的指数分布，其方差DX=（）
A . λ
B . λ的倒数
C . λ的平方的倒数
D . λ的平方
-
设总体X服从指数分布，概率密度为：
https://assets.asklib.com/psource/2015102617080363377.jpg
其中λ未知。如果取得样本观察值为x
1
、x
2
、…、x
n
，样本均值为
https://assets.asklib.com/psource/2015102617081346948.jpg
，则参数λ的极大似然估计
https://assets.asklib.com/psource/2015102617082645429.jpg
是：（）
A . ['['xB .https://assets.asklib.com/psource/2015102617081346948.jpg
C . nhttps://assets.asklib.com/psource/2015102617081346948.jpg
D . 1／https://assets.asklib.com/psource/2015102617081346948.jpg
-
设X服从参数为λ>0的泊松分布，其方差DX=（）
A . λ
B . λ的倒数
C . λ的平方
D . λ的负数
-
设X服从参数为λ>0的泊松分布，其数学期望EX=（）
A . λ
B . λ的倒数
C . λ的平方
D . λ的负数
-
设X1，…，X是取自总体X的容量为n的样本．已知总体X服从参数为λ的指数分布，即X的概率密度函数为则λ的最大似然估计是（）．
A .https://assets.asklib.com/psource/2015102915515648810.jpg
B .https://assets.asklib.com/psource/2015102915521272593.jpg
C .https://assets.asklib.com/psource/201510291552233937.jpg
D .https://assets.asklib.com/psource/2015102915523584859.jpg
-
设X服从参数为1的指数分布，则=（）。
A . ['['https://assets.asklib.com/psource/2015103009342082765.jpg
B . 1C .https://assets.asklib.com/psource/2015103009344138953.jpg
D .https://assets.asklib.com/psource/2015103009345678451.jpg
-
设总体X服从指数分布，概率密度为（）。其中λ未知。如果取得样本观察值为X1，X2，…，X，样本均值为X，则参数λ的极大似然估计是（）。
A . ['x5B .https://assets.asklib.com/psource/2015103009361331257.jpg
C . nD .https://assets.asklib.com/psource/2015103009362870429.jpg
-
设总体X服从参数为λ的泊松分布，其中λ未知．X1，…，X是取自总体X的样本，则A的最大似然估计是（）．
A . X
B . S2
C . S
D . 2
-
设X服从参数为λ>0的指数分布，其数学期望EX=（）
A . λ
B . λ的倒数
C . λ的平方
D . λ的负数
-
设随机变量X服从参数为 的泊松(poisson)分布，且已知 =1, 则 （ ）。
-
设随机变量X服从参数为2的泊松分布，则E(X)=2,D(X)=2.
-
设总体X服从参数λ的指数分布，X1，X2，…，Xn是从中抽取的样本，则为 （)。A．1／λB．C．1D．λ／n
设总体X服从参数λ的指数分布，X1，X2，…，Xn是从中抽取的样本，则<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/2166001-2169000/4fc3fa773ba3ff1b4a790c7f86a536e7.jpg' />为 ()。
A．1/λ
B．<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/2166001-2169000/4fc3fa773ba3ff1b4a790c7f86a536e7.jpg' />
C．1
D．λ/n
-
设样本服从参数为的泊松分布, 那么存在的一个先验密度函数, 使得为在平方损失下的Bayes估计. （ ）
对
错
-
设 X1......X2为取自总体的样本， 和分别为样本均值和样本方法，则统计量服从的分布为（)。
设 X1......X2为取自总体<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195814695156.png' />的样本，<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195859589124.png' />和<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195876344225.png' />分别为样本均值和样本方法，则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195843271859.png' />服从的分布为()。
A.N(0,1)
B.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195972736392.png' />
C.F(1,n-1)
D.t(n-1)
-
设总体X服从均匀分布 取容量为6的样本值:则θ的矩估计为（); 最大似然估计为
设总体X服从均匀分布<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-30/964966697678453.png' />取容量为6的样本值:
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-30/964966707200997.png' />
则θ的矩估计为(); 最大似然估计为
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设总体X服从[-θ,θ]上的均匀分布,其中θ（θ>0)为未知参数，是来自总体的简单随机样本.（1)求θ的矩估
设总体X服从[-θ,θ]上的均匀分布,其中θ(θ>0)为未知参数，<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695089964574.png' />是来自总体的简单随机样本.
(1)求θ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695055661612.png' />;(2)求θ的最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695070951486.png' />.
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设随机变量X服从参数为3的泊松分布，Y服从参数为1／5的指数分布，且X，Y相互独立，则D（X－2Y＋1)=（）。
A．23
B．28
C．103
D．104
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设Xl，X2，…，Xn为取自0-1分布总体的样本，则统计量T=X1+X2+…+Xn服从的分布为（）
A.泊松分布
B.指数分布
C.二项分布
D.均匀分布
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设随机变量X，Y相互独立，若X服从（0，2)上的均匀分布，Y服从参数为2的指数分布，求随机变量Z=X+Y的概率密度。
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设随机变量J服从参数为2的泊松分布，则D（9-2X)=（）。
A．A.1
B．B.4
C．C.5
D．D.12
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设总体X服从Γ分布，其概率密度为其中参数α＞0，β＞0。若样本观测值为x<sub>1</sub>，x<sub>2</sub>，...，x<sub>n</sub>。（1)
设总体X服从Γ分布，其概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-26/975253006286229.jpg' />其中参数α＞0，β＞0。若样本观测值为x<sub>1</sub>，x<sub>2</sub>，...，x<sub>n</sub>。
(1)求参数α及β的矩估计值;
(2)已知α=α<sub>0</sub>，求参数β的最大似然估计值。
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设随机变量X服从参数为λ的指数分布.当k<X《k+1时。Y=k，k=0,1...（1)求Y的分布律（2)设为来自总体Y
设随机变量X服从参数为λ的指数分布.当k<x《k+1时。y=k，k=0,1...
(1)求Y的分布律
(2)设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694825159428.png' />为来自总体Y的简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694844701546.png' />,求λ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694861018479.png' />和最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/96469488166266.png' />
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设总体X服从参数为P的0-1分布,则来自总体X的简单随机样本的概率分布为___
设总体X服从参数为P的0-1分布,则来自总体X的简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974554990191073.png' />的概率分布为___
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设总体X服从标准正态分布，X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，...，X<sub>n</sub>是来自X的样本，则统计量服从（)分布，参数为
设总体X服从标准正态分布，X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，...，X<sub>n</sub>是来自X的样本，则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-04/978607698915946.jpg' />服从()分布，参数为()。
