若总体X服从指数分布E(lambda)，X_1,X_2,...,X_n为来自X的样本，overline(X),S^2为样本均值和样本方差，则lambda的矩估计量为(）。A. noverline(X)B. overline(X)C. (1)/(overline(X))D. nS^2

考查要点：本题主要考查矩估计法的应用，特别是对指数分布参数的矩估计量的求解。

解题核心思路：
矩估计法的核心是用样本矩代替总体矩，建立方程求解参数。对于指数分布$E(\lambda)$，其总体均值为$\frac{1}{\lambda}$。通过将样本均值$\overline{X}$与总体均值等同，即可解出$\lambda$的矩估计量。

破题关键点：

1. 明确指数分布的均值公式：$E(X) = \frac{1}{\lambda}$。
2. 建立矩方程：$\overline{X} = \frac{1}{\lambda}$。
3. 解方程求$\lambda$：$\lambda = \frac{1}{\overline{X}}$。

指数分布$E(\lambda)$的总体均值为$\frac{1}{\lambda}$。根据矩估计法，用样本均值$\overline{X}$代替总体均值，建立方程：
$\overline{X} = \frac{1}{\lambda}$
解得：
$\lambda = \frac{1}{\overline{X}}$
因此，$\lambda$的矩估计量为$\frac{1}{\overline{X}}$，对应选项C。