4、高斯分布协方差的最大似然估计是无偏估计
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正态方差σ2的无偏估计是（）。https://assets.asklib.com/psource/2014082316331445734.png
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对同一个总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。（）
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总体方差的无偏估计量是（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101516514755012.jpg
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在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。
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样本方差是总体方差的无偏估计量。（）
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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（）．
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A同一个总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。（）
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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（）．
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若似然函数存在，最大似然估计一定存在。
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估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数，叫做估计无偏性
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因为假设状态分布是高斯分布，所以只需要估计出均值和方差就完成了卡尔曼滤波推理，那推导出的推理公式中，需要根据哪些已知量来估计t+1时刻状态高斯分布的均值和方差。
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设Q1，Q2为Q的两个无偏估计量，若Q1的方差（）Q2的方差，则称Q1是较Q2有效的估计量
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证明p<sub>i</sub>的最大似然估计（t)有如F性质:（1)是强一致估计:（2)是渐近正态和无偏估计。
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因变量的测量误差不影响估计量的无偏性，但估计量的方差偏大。
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总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计的是（）
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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
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要使高斯-马尔可夫定理成立，即普通最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量，下列基本假设中，哪个假设是不需要的。（)
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随机变量X服从[0，θ]上的均匀分布，今得x的样本观测值：0.9，0.8，0.2，0.8，0.4，0.4，0.7，0.6，求θ的矩法估计和极大似然估计，它们是否为θ的无偏估计。
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设总体X的分布律为P{X=x}=p（1-p)<sup>i-1</sup>,x=1,2,3,..,X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>是来自总体X的样本,试求:（1)p的矩估计量;（2)P的最大似然估计量.
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20、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。
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2、模型产生异方差会使参数估计量不再无偏。
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29、对于同一个待估计参数，无偏估计量的方差有可能比有偏估计量的方差更大。（）
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97、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。
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3、根据极大似然估计的思想，对参数的合理估计应该使得（）取最大值
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