设sim N(mu ,1), X1、X2、X来自总体样本, hat (mu )=dfrac (2)(5)(X)_(1)+dfrac (2)(5)(X)_(2)+dfrac (1)(5)(X)_(3) 是μ的无偏估计量;()A、错B、对

考查要点：本题主要考查无偏估计量的定义及期望的线性性质。
解题核心思路：判断估计量是否无偏，需验证其期望是否等于被估计参数$\mu$。
关键点：

1. 无偏估计的定义：估计量的期望等于参数本身。

2. 期望的线性性质：无论变量是否独立，线性组合的期望等于各部分期望的线性组合。

3. 系数和为1：若线性组合的系数和为1，且每个样本均值为$\mu$，则整体均值仍为$\mu$。

4. 计算估计量的期望
   根据题意，$\hat{\mu} = \dfrac{2}{5}X_1 + \dfrac{2}{5}X_2 + \dfrac{1}{5}X_3$。
   由于$X_1, X_2, X_3$均服从$N(\mu, 1)$，故$E(X_i) = \mu$（$i=1,2,3$）。
   利用期望的线性性质：
   $E(\hat{\mu}) = \dfrac{2}{5}E(X_1) + \dfrac{2}{5}E(X_2) + \dfrac{1}{5}E(X_3) = \dfrac{2}{5}\mu + \dfrac{2}{5}\mu + \dfrac{1}{5}\mu = \mu.$

5. 验证无偏性
   由$E(\hat{\mu}) = \mu$可知，$\hat{\mu}$是$\mu$的无偏估计量。