设X1 X2 ...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f(x,λ)=λexp(-λx) 求X(

设X1 X2 ...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f(x,λ)=λexp(-λx) 求X( 设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn为来自总体X的简单随机样本，则当n→∞时，Y 设总体X~P(λ),则来自总体X的样本X1,X2.Xn的样本概率分布为 已知总体X服从参数为λ的指数分布,设X1,X2,X3…...,Xn是子样观察值,求λ的矩估计和极大似然估计 设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为? 设总体X服从正态分布X~N（μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本, 设总体X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,X1,X2,.,Xn是总体X的样本,试求参数λ的最大似然估计 设总体X服从参数为λ的泊松分布,X1.Xn是X的简单随机样本.求证：1/2(x的平均 设总体X服从正态分布N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,令U=n^(1/2)*(xˉ-μ) 设 X1,X2,X3.Xn为来自总体 X的样本,已知总体的分布密度函数为：[f( 设总体X服从正态分布X~N（μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则样本均值是 设总体X服从参数为n,p二项分布,x1,x2.xn为从中取出的样本,