设 X_1, X_2, X_3 为来自总体 X 的简单随机样本，其中 hat(mu)_1 = 0.4X_1 + 0.2X_2 + 0.4X_3，hat(mu)_2 = 0.5X_1 + 0.4X_3，hat(mu)_3 = (1)/(3)X_1 + (1)/(3)X_2 + (1)/(3)X_3 为总体期望 mu 的估计量，则下列叙述正确的是( )A. hat(mu)_1, hat(mu)_3 为无偏估计量，hat(mu)_1 是最有效的估计量B. hat(mu)_1, hat(mu)_3 为无偏估计量，hat(mu)_2 是最有效的估计量C. hat(mu)_1, hat(mu)_3 为无偏估计量，hat(mu)_3 是最有效的估计量D. hat(mu)_2 为无偏估计量，hat(mu)_3 是最有效的估计量

2.在总体N(12，4)中随机抽一容量为5的样本x_(1),x_(2),x_(3),x_(4),x_(5).(1)求样本均值与总体均值之差的绝对值大于1的概率.

设总体X服从泊松分布P(λ),其中 lambda (lambda gt 0) 为未知参数,X1,X 2,···,Xn为来-|||-自X的简单随机样本,则λ的极大似然估计为 () .A.设总体X服从泊松分布P(λ),其中 lambda (lambda gt 0) 为未知参数,X1,X 2,···,Xn为来-|||-自X的简单随机样本,则λ的极大似然估计为 () .B.设总体X服从泊松分布P(λ),其中 lambda (lambda gt 0) 为未知参数,X1,X 2,···,Xn为来-|||-自X的简单随机样本,则λ的极大似然估计为 () .C.设总体X服从泊松分布P(λ),其中 lambda (lambda gt 0) 为未知参数,X1,X 2,···,Xn为来-|||-自X的简单随机样本,则λ的极大似然估计为 () .D.设总体X服从泊松分布P(λ),其中 lambda (lambda gt 0) 为未知参数,X1,X 2,···,Xn为来-|||-自X的简单随机样本,则λ的极大似然估计为 () .

2.选择题.-|||-(1)已知随机变量X的期望EX及方差DX,而分布未知,则对于任何实数-|||-a, (alt b) ,都可以估计出概率的是 () .-|||-(A) (alt Xlt b) (B) (alt X-EXlt b)-|||-(C) (-alt Xlt a) (D) (|X-EX|geqslant b-a)

相关系数( )A. 是测定两个变量间有无相关关系的指标B. 是在线形相关条件下测定两个变量间相关关系密切程度的指标C. 也能表明变量之间相关的方向D. 其数值大小决定有无必要配合回归方程E. 与回归系数密切相关

统计表的横行标题表示各组的名称,一般应写在统计表的( )A. 上方B. 左方C. 右方D. 均可以

综合指数是根据全面资料计算的,平均数指数是根据非全面资料计算的。 ( )

10.设X_(1),X_(2),... X_(100)为来自总体X的简单随机样本，其中P(X=0)=P(X=1)=0.5，φ(x)表示标准正态分布函数，利用中心极限定理可得Psum_{i=1)^100X_(i)leq55}的近似值为（）A. 1-φ(1)B. φ(1)C. 1-φ(0.2)D. φ(0.2)

3.(单选题)样本x_(1),... x_(n)来自总体N(mu,sigma^2)，则总体方差sigma^2的无偏估计为( )。A. S_(1)^2=(1)/(n-1)sum_(i=1)^n(X_(i)-overline(X))^2B. S_(2)^2=(1)/(n-2)sum_(i=1)^n(X_(i)-overline(X))^2C. S_(3)^2=(1)/(n)sum_(i=1)^n(X_(i)-overline(X))^2D. S_(4)^2=(1)/(n+1)sum_(i=1)^n(X_(i)-overline(X))^2

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