设总体 X 的数学期望为 mu，方差为 sigma^2，(X_1, X_2, ... X_n) 为来自总体 X 的简单随机样本，则下列结论不正确的是(）。A. E(X_i)= mu；B. D(X_i)= sigma^2；C. E(overline(X))= mu；D. D(overline(X))= sigma^2

步骤 1：理解样本与总体的关系
样本是从总体中随机抽取的一部分，因此样本的每个观测值 $X_i$ 与总体 $X$ 具有相同的分布，即具有相同的数学期望和方差。

步骤 2：分析选项 A 和 B
- 选项 A：$E(X_i) = \mu$，表示样本的每个观测值的期望等于总体的期望，这是正确的。
- 选项 B：$D(X_i) = \sigma^2$，表示样本的每个观测值的方差等于总体的方差，这也是正确的。

步骤 3：分析选项 C
- 选项 C：$E(\overline{X}) = \mu$，表示样本均值的期望等于总体的期望，这是正确的，因为样本均值是总体均值的无偏估计。

步骤 4：分析选项 D
- 选项 D：$D(\overline{X}) = \sigma^2$，表示样本均值的方差等于总体的方差，这是错误的。样本均值的方差应该是总体方差除以样本量，即 $D(\overline{X}) = \frac{\sigma^2}{n}$。