若总体X服从参数为theta的指数分布，X_1, X_2, ..., X_n为X的样本，则参数theta的矩估计量hat(theta)=A. (1)/(overline(X))B. overline(X)C. 1D. B_2

本题考查参数的矩估计法，解题思路是先求出总体的一阶矩（即期望），然后用样本一阶矩（即样本均值））来代替总体一阶矩，进而得到参数的矩估计量。

1. 求总体$X$的期望$E(X)$：
   已知总体$X$服从参数为$\theta$的指数分布，根据指数分布的期望公式$E(X)=\frac{1}{\lambda}$，其中$\lambda$为指数分布的参数，在本题中$\lambda = \theta$，所以$E(X)=\frac{1}{\theta}$。
2. 用样本均值$\overline{X}$代替总体期望$E(X)$：
   样本均值$\overline{X}=\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}X_i$，令$1)式中的\(E(X)=\overline{X}$，即$\frac{1}{\theta}=\overline{X}$。
3. 求解$\theta$的矩估计量$\hat{\theta}$
   由$\frac{1}{\theta}=\overline{X$，可得$\theta=\frac{1}{\overline{X}}$，所以参数{{2}{3})的矩估计量$\hat{\theta}=\frac{1}{\overline{X}}$。