正态分布中体X的均值U的矩法估计值是样本的均值overline(x)。A. 正确B. 错误

考查要点：本题考查矩法估计的基本原理在正态分布中的应用，重点在于理解矩法估计的核心思想及具体操作步骤。

解题核心思路：
矩法估计的核心是用样本矩代替总体矩。对于正态分布$N(\mu, \sigma^2)$，其一阶原点矩（即均值）为$\mu$。因此，只需将样本均值$\overline{x}$作为$\mu$的矩法估计值即可。

破题关键点：

1. 明确正态分布的总体矩与参数的关系；
2. 理解样本矩的计算方式；
3. 直接对应总体矩与样本矩，得出估计结果。

步骤1：总体矩与参数关系

正态分布$N(\mu, \sigma^2)$的一阶原点矩（即均值）为：
$E(X) = \mu$
因此，总体均值$\mu$本身即为一阶矩。

步骤2：样本矩的计算

样本的一阶原点矩（样本均值）为：
$\overline{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i$
该值直接反映了样本数据的平均位置。

步骤3：矩法估计原则

根据矩法估计的核心思想，用样本一阶矩$\overline{x}$代替总体一阶矩$E(X)$，即：
$\hat{\mu} = \overline{x}$
因此，正态分布中$\mu$的矩法估计值确实是样本均值$\overline{x}$。