设X1,X2...,Xn是取自总体X~E(X)的一个样本,求样本X1,X2...Xn的联合概率密度;求总体参数λ的矩估计量

设X1,X2...,Xn是取自总体X~E(X)的一个样本,求样本X1,X2...Xn的联合概率密度;求总体参数λ的矩估计量 设总体X~P(λ),X1,X2,...Xn是取自X的简单随机样本,求其的概率分布 设总体X~N(0,σ^2),参数σ>0未知,X1,X2,…Xn是取自总体X的简单随机样本（n>1）如下图,等号左边是如何得出的等号右边的式子? 设总体X服从参数为λ的普阿松分布(泊松分布),它的分布律为:P(X=x)=[(λ^x)/(x!)]·[e^(-λ)],x=0,1,2 …….X1,X2,…,Xn是取自总体X的样本.试求参数λ的最大似然估计量.回一楼，我是要最大似然估计量啊 设总体X,X1,X2...Xn是取自总体X的一个样本,A为样本均值,则不是总体期望μ的无偏估计的是?A.A B.X1+X2+X3 C.0.2X1+0.3X2+0.5X3 D.n的X求和速求, 概率论与数理统计,参数估计,最大似然估计 急 ,求救 T T设总体X具有概率密度为f(x,λ)=λax^(a-1)*e^(-λx^a),x>0 ,0,x0是待估参数,a>0是已知常数,X1,X2...Xn是取自总体的样本,求λ的最大似然估计 设X1,X2,...Xn是取自正态总体X～N（μ,σ^2）的一个样本,则1/（σ^2）∑(X-μ)^2 服从的分布是（）请给出详细的解答过程,谢谢! 为什么任意样本的期望等于总体的期望X为总体,X1,X2,X3,.Xn为取自总体的样本,则对任意K有E(Xk)=E(X)为什么? 设（X1,X2,……,Xn）是取自正态总体N（U,δ^2）的样本,则EX（X上面一横杠）=（ ）,DX（X上面一横杠）=（ ） 概率论与数理统计 设X1,X2,……,Xn是取自总体X~B（m,p）的一个样本,其中m已知,求p的矩估计量并判断矩估计量是否是无偏估计量 设总体X~EXP(q) (x1,x2,...,xn)是来自X的样本,s2表示样本方差,求E（s2）概率论与数理统计的题~ 总体X服从参数为P的0-1分布,（X1,X2,……,Xn）是取自X的样本 可以判断（X1,X2,……,Xn）~b（n, 设X1,X2,……Xn是总体X的样本,总体方差存在,X拔是样本均值,求X1与X拔的相关系数 设X1,X2……Xn是总体X的一个样本,如果总体的数学期望和方差都存在,即E(X)=μ,求1.设X1,X2……Xn是总体X的一个样本,如果总体的数学期望和方差都存在,即E(X)=μ,D(X)=σ^2,求E(X-)(-在X的上面),D(X-)(-在X 设总体X~U（0,θ）,X1,X2,···,Xn是取自该总体的一个样本.X0是样本平均数.（1） 证明θ1=2X0,θ2=（n+1）/n.X(n)是θ的无偏估计（其中X（n）=max﹛X1,X2,···,Xn﹜）；（2） θ1和θ2哪一个更有效（n≥2）? 设总体X〜u(Ө,2Ө),其中Ө>0是未知参数,又x1,x2,...,xn为取自该总体的样本,(1)证明Ө=(2/3)x的均值是参数Ө的无偏估计和相合估计(2)求Ө的极大似然估计 设总体X服从[0,θ](θ>0)上的均匀分布,X1,X2,X3...Xn是取自总体X的一个简单随机样本,求(1),未知参数θ的矩估计量 (2)未知参数θ的最大似然估计量 设总体X服从泊松分布 P（λ）,X1,X2,…,Xn为取自X的一组简单随机样本,求λ的极大似然估计