已知随机变量X_n(n=1，2，…)相互独立且都在(-1，1)上服从均匀分布，根据独立同分布中心极限定理有
等于(结果用标准正态分布函数Φ(x)表示)

A．Φ(0)．
B．Φ(1)．
C．Φ

．
D．Φ(2)．

你可能感兴趣的试题

单项选择题
设随机变量X的密度函数为f(x)，数学期望E(X)=2，则
A．
xf(x)dx=

B．
xf(x)dx=
xf(x)dx
C．
f(x)dx=
．
D．
xf(2x)dx=
．
单项选择题
现有10张奖券，其中8张2元，2张5元，今从中一次取三张，则得奖金X的数学期望EX为
A．6．
B．7.8．
C．8.4．
D．9．
单项选择题
已知随机变量X的概率密度为f(x)=
e^-|x|，-∞＜x＜+∞．则D(X²)的值为
A．20．
B．22．
C．24．
D．28．
单项选择题
设随机变量X和Y均服从B(1，
)分布，且E(XY)=
．记X与Y的相关系数为ρ，则
A．ρ=1．
B．ρ=-1．
C．ρ=0．
D．ρ=
．
单项选择题
设随机变量X～B(1，
)，Y～B(1，
)．已知X与Y的相关系数ρ=1，则PX=0，Y=1的值必为
A．0．
B．
．
C．
．
D．1.
单项选择题
设随机事件A与B互不相容，0＜P(A)＜1，0＜P(B)＜1，
记
,X与Y的相关系数为ρ，则
A．ρ=0．
B．ρ=1．
C．ρ＜0．
D．ρ＞0．
单项选择题
已知随机变量X与Y的相关系数为ρ且ρ≠0，Z=aX+b，则Y与Z的相关系数仍为ρ的充要条件是
A．a=1，b为任意实数．
B．a＞0，b为任意实数．
C．a＜0，b为任意实数．
D．a≠0，b为任意实数．
单项选择题
假设随机变量X与Y的相关系数为ρ，则ρ=1的充要条件是
A．Y=aX+b(a＞0)．
B．cov(X，Y)=1，DX=DY=1．
C．cov(X，Y)=
，
=
． D．D(X+Y)=
．
单项选择题
设二维随机变量(X₁，X₂)中X₁与X₂的相关系数为ρ，记σ_ij=cov(X_i，X_j)，(i，j=1，2)，则行列式

的充分必要条件是
A．ρ=0．
B．|ρ|=
．
C．|ρ|=
．
D．|ρ|=1．
单项选择题
已知(X，Y)服从二维正态分布，EX=EY=μ，DX=DY=σ²，X与Y的相关系数ρ≠0，则X与Y
A．独立且有相同的分布．
B．独立且有不同的分布．
C．不独立且有相同的分布．
D．不独立且有不同的分布．
单项选择题
已知随机变量X与Y有相同的不为零的方差，则X与Y相关系数等于1的充分必要条件是
A．cov(X+Y，X)=0．
B．cov(X+Y，Y)=0．
C．cov(X+Y，X-Y)=0．
D．cov(X-Y，X)=0．
单项选择题
已知随机变量X与Y的相关系数大于零，则
A．D(X+Y)≥DX+D
Y．
B．D(X+Y)＜DX+D
Y．
C．D(X-Y)≥DX+D
Y．
D．D(X-Y)＜DX+D
Y．
单项选择题
设随机变量X与Y相互独立，且方差DX＞0，DY＞0，则
A．X与X+Y一定相关．
B．X与X+Y一定不相关．
C．X与XY一定相关．
D．X与XY一定不相关．
单项选择题
假设随机变量X与Y相互独立具有非零的方差，DX≠DY，则
A．3X+1与4Y-2相关．
B．X+Y与X-Y不相关．
C．X+Y与2Y+1相互独立．
D．e^X与2Y+1相互独立．
单项选择题
已知随机变量X服从标准正态分布，Y=2X²+X+3，则X与Y
A．不相关且相互独立．
B．不相关且相互不独立．
C．相关且相互独立．
D．相关且相互不独立．
单项选择题
已知随机变量X₁，X₂，X₃方差存在且不为零，则不能作出结论
A．若X₁与X₂不相关，则D(X₁+X₂)=DX₁+DX₂．
B．若D(X₁+X₂)=DX₁+DX₂，则X₁与X₂不相关．
C．若X₁，X₂，X₃两两不相关，则D(X₁+X₂+X₃)=DX₁+DX₂+DX₃．
D．若D(X₁+X₂+X₃)=DX₁+DX₂+DX₃，则X₁，X₂，X₃两两不相关．
单项选择题
已知随机变量X₁，X₂，…，X_n相互独立且EX_i=μ，DX_i=σ²＞0，记
，则X₁-
与X₂-
A．不相关且相互独立．
B．不相关且相互不独立．
C．相关且相互独立．
D．相关且相互不独立．
单项选择题
已知随机变量
，则PX+Y≤1等于
A．
.
B．
.
C．
.
D．
.
单项选择题
设随机变量序列X₁，…，X_n，…相互独立，则根据辛钦大数定律，当n→∞时，
依概率收敛其数学期望，只要(X_n，n≥1
A．有相同的数学期望．
B．服从同一离散型分布．
C．服从同一泊松分布．
D．服从同一连续型分布．
单项选择题
已知随机变量X_n(n=1，2，…)相互独立且都在(-1，1)上服从均匀分布，根据独立同分布中心极限定理有
等于(结果用标准正态分布函数Φ(x)表示)
A．Φ(0)．
B．Φ(1)．
C．Φ
．
D．Φ(2)．
单项选择题
设随机变量X～B(1，
)，Y～B(1，
)，已知PXY=1=
，记ρ为X和Y的相关系数，则
A．ρ=1．
B．ρ=-1．
C．ρ=0，但X，Y不独立．
D．X，Y相互独立．
单项选择题
已知试验E₁为：每次试验事件A发生的概率都是p(0＜p＜1)，将此试验独立重复进行n次，以X₁表示在这，n次试验中A发生的次数．试验E₂为：第i次试验事件A发生的概率为p_i(0＜p_i＜1，i=1，2，…)，将此试验独立进行n次，以X₂表示在这n次试验中A发生的次数，如果
，则
A．EX₁＜EX₂．　　
B．EX₁=EX₂．
C．EX₁＞EX₂．
D．以上结论都不对．
单项选择题
设随机变量X₁，…，X_n，…相互独立，记Y_n=X_2n-X_2n-1(n≥1)，概括大数定律，当n→∞时，
依概率收敛到零，只要X_n，n≥1满足
A．数学期望存在．
B．有相同的数学期望与方差．
C．服从同一离散型分布．
D．服从同一连续型分布．
单项选择题
设X_n表示将一硬币随意投掷n次“正面”出现的次数，则
A．
．
B．
．
C．
． D．
．
单项选择题
设总体X服从正态分布N(0，σ²)，
，S²分别为容量是n的样本的均值和方差，则可以作出服从自由度为n-1的t分布的随机变量
A．
． B．
．
C．
．
D．
．
单项选择题
假设随机变量序列X₁，…，X_n，…独立同分布且EX_n=0，则
A．0．
B．
．
C．
．
D．1．
单项选择题
设总体X服从正态分布N(μ，σ²)，其中μ已知，σ²未知．X₁，…，X_n为取自总体X的简单随机样本，则不能作出统计量为
A．

B．

C．

D．
单项选择题
假设X，X₁，X₂，…，X₁₀是来自正态总体N(0，σ²)的简单随机样本，
，则
A．X²～χ²(1)．
B．Y²～χ²(10)．
C．
～t(10)．
D．
～F(10，1)．
单项选择题
设总体X服从正态分布N(0，σ²)，X₁，…，X_n是取自总体X的简单随机样本，其均值、方差分别为
，S²．则
A．
．
B．
．
C．
．
D．
．
单项选择题
设X₁，X₂，…，X_n是取自正态总体N(0，σ²)的简单随机样本，
是样本均值，记
，则可以作出服从自由度为n-1的t分布统计量
A．
．
B．
．
C．
．
D．
．
单项选择题
设总体X服从正态分布N(0，σ²)，X₁，…，X₁₀。是来自总体X的简单随机样本，统计量
服从F分布，则i等于
A．5．
B．4．
C．3．
D．2．
单项选择题
设X₁，…，X_n是取自正态总体N(μ，σ²)的简单随机样本，其均值和方差分别为
，S²，则可以作出服从自由度为n的χ²分布的随机变量
A．
．
B．
．
C．
．
D．
．
单项选择题
设随机变量X～F(n，n)，p₁=PX≥1，p₂=PX≤1，则
A．p₁＜p₂．
B．p₁=p₂．
C．p₁＞p₂．
D．p₁，p₂的值与n有关，因而无法比较．
单项选择题
设总体X与Y都服从正态分布N(0，σ²)，X₁，…，X_n与Y₁，…，Y_n分别来自总体X和Y容量都为n的两个相互独立简单随机样本，样本均值和方差分别为
．则
A．
．
B．
．
C．
．
D．
．
单项选择题
设总体X与Y都服从正态分布N(0，σ²)，已知X₁，…，X_m与Y₁，…，Y_n是分别来自总体X与Y两个相互独立的简单随机样本，统计量
服从t(n)分布，则
等于
A．1．
B．
．
C．
．
D．
．
单项选择题
假设总体X服从正态分布N(μ，σ²)，X₁，…，X_n是取自总体X的简单随机样本(n＞1)，其均值为
，如果P|X-μ|＜a)=P|
-μ|＜b，则比值
A．与σ及n都有关．
B．与σ及n都无关．
C．与σ无关，与n有关．
D．与σ有关，与n无关．
单项选择题
设X₁，X₂，…，X_n为来自正态总体N(μ，σ²)的简单随机样本，则数学期望
等于
A．n³(n-1)μ·σ²．
B．n(n-1)μ·σ²．
C．n²(n-1)μ·σ²．
D．n³(n-1)μ·σ．
单项选择题
设X₁，X₂，…，X_n和Y₁，Y₂，…，Y_n分别来自总体均为正态分布N(μ，σ²)的两个相互独立的简单随机样本，记它们样本方差分别为
和
，则统计量T=(n-1)(
+
)的方差DT是
A．2nσ⁴．
B．2(n-1)σ⁴．
C．4nσ⁴．
D．4(n-1)σ⁴．
单项选择题
已知总体X的期望EX=0，方差DX=σ²，从总体中抽取容量为n的简单随机样本，其均值为
，方差为S²．记
(k=1，2，3，4)，则
A．
=σ²． B．
=σ²．
C．
=σ²．
D．
=σ²．
单项选择题
设X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的简单随机样本，X的分布律为
，0＜θ＜
，则未知参数θ的矩估计量
为
A．

B．

C．

D．
单项选择题
已知总体X的期望EX=0，方差DX=σ²．X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的简单随机样本，其均值为
，则有
A．
．
B．
．
C．
．
D．
．
单项选择题
假设总体X服从参数为λ的泊松分布，X₁，…，X_n是取自总体X的简单随机样本，其均值为
，方差为S²．已知E[a
+(2-3a)S²]=λ，则a等于
A．-1．
B．0．
C．
．
D．1．
单项选择题
设随机变量X，Y均服从标准正态分布，则
A．X+Y服从正态分布．
B．X²+Y²服从χ²分布．
C．
服从F分布．
D．X²和Y²均服从χ²分布．
单项选择题
假设总体X的方差DX存在，X₁，…，X_n是取自总体X的简单随机样本，其均值和方差分别为
，S²，则EX²的矩估计量是
A．S²+

B．(n+1)S²+

C．nS²+

D．
S²+
单项选择题
设
为未知参数θ的一个估计，且E
=θ，D
＞0，则
A．E
＞θ²
B．E
=θ²
C．E
＜θ²
D．E
与θ²的大小与
有关
单项选择题
设X₁，X₂，…，X₉是来自正态总体X～N(0，σ²)的简单随机样本，则可以作出服从F(2，4)的统计量
A．

B．

C．

D．
单项选择题
设X₁，X₂，…，X_n是来自X～P(λ)的简单随机样本，则统计量

的数学期望E(T)=
A．λ²．
B．λ(λ-1)．
C．λ²-1．
D．λ．
单项选择题
设总体X的分布为
其中0＜θ＜
，
是样本均值．则参数θ的矩估量是
A．

B．

C．

D．
单项选择题
设X₁，X₂，…，X₉是来自正态总体X的简单随机样本，记

，
则统计量
服从分布为
A．t(3)．
B．t(2)．
C．F(1，3)．
D．F(1，2)．
单项选择题
设X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的简单随机样本，X服从区间[θ，θ+1]上均匀分布，则未知参数θ的最大似然估计量
为所有的
只要满足条件
A．

B．

C．

D．
单项选择题
设X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的简单随机样本，X在[θ-1，θ+1]上均匀分布，则未知参数θ的最大似然估计量
为
A．

B．

C．

D．

已知随机变量Xn(n=1，2，…)相互独立且都在(-1，1)上服从均匀分布，根据独立同分布中心极限定理有等于(结果用标准正态分布函数Φ(x)表示)

你可能感兴趣的试题

设随机变量X的密度函数为f(x)，数学期望E(X)=2，则

现有10张奖券，其中8张2元，2张5元，今从中一次取三张，则得奖金X的数学期望EX为

已知随机变量X的概率密度为f(x)=e-|x|，-∞＜x＜+∞．则D(X2)的值为

设随机变量X和Y均服从B(1，)分布，且E(XY)=．记X与Y的相关系数为ρ，则

设随机变量X～B(1，)，Y～B(1，)．已知X与Y的相关系数ρ=1，则PX=0，Y=1的值必为

设随机事件A与B互不相容，0＜P(A)＜1，0＜P(B)＜1， 记,X与Y的相关系数为ρ，则

已知随机变量X与Y的相关系数为ρ且ρ≠0，Z=aX+b，则Y与Z的相关系数仍为ρ的充要条件是

假设随机变量X与Y的相关系数为ρ，则ρ=1的充要条件是

设二维随机变量(X1，X2)中X1与X2的相关系数为ρ，记σij=cov(Xi，Xj)，(i，j=1，2)，则行列式 的充分必要条件是

已知(X，Y)服从二维正态分布，EX=EY=μ，DX=DY=σ2，X与Y的相关系数ρ≠0，则X与Y

已知随机变量X与Y有相同的不为零的方差，则X与Y相关系数等于1的充分必要条件是

已知随机变量X与Y的相关系数大于零，则

设随机变量X与Y相互独立，且方差DX＞0，DY＞0，则

假设随机变量X与Y相互独立具有非零的方差，DX≠DY，则

已知随机变量X服从标准正态分布，Y=2X2+X+3，则X与Y

已知随机变量X1，X2，X3方差存在且不为零，则不能作出结论

已知随机变量X1，X2，…，Xn相互独立且EXi=μ，DXi=σ2＞0，记，则X1-与X2-

已知随机变量，则PX+Y≤1等于

设随机变量序列X1，…，Xn，…相互独立，则根据辛钦大数定律，当n→∞时，依概率收敛其数学期望，只要(Xn，n≥1

已知随机变量Xn(n=1，2，…)相互独立且都在(-1，1)上服从均匀分布，根据独立同分布中心极限定理有等于(结果用标准正态分布函数Φ(x)表示)

设随机变量X～B(1，)，Y～B(1，)，已知PXY=1=，记ρ为X和Y的相关系数，则

设随机变量X1，…，Xn，…相互独立，记Yn=X2n-X2n-1(n≥1)，概括大数定律，当n→∞时，依概率收敛到零，只要Xn，n≥1满足

设Xn表示将一硬币随意投掷n次“正面”出现的次数，则

设总体X服从正态分布N(0，σ2)，，S2分别为容量是n的样本的均值和方差，则可以作出服从自由度为n-1的t分布的随机变量

假设随机变量序列X1，…，Xn，…独立同分布且EXn=0，则

设总体X服从正态分布N(μ，σ2)，其中μ已知，σ2未知．X1，…，Xn为取自总体X的简单随机样本，则不能作出统计量为

假设X，X1，X2，…，X10是来自正态总体N(0，σ2)的简单随机样本，，则

设总体X服从正态分布N(0，σ2)，X1，…，Xn是取自总体X的简单随机样本，其均值、方差分别为，S2．则

设X1，X2，…，Xn是取自正态总体N(0，σ2)的简单随机样本，是样本均值，记，则可以作出服从自由度为n-1的t分布统计量

设总体X服从正态分布N(0，σ2)，X1，…，X10。是来自总体X的简单随机样本，统计量服从F分布，则i等于

设X1，…，Xn是取自正态总体N(μ，σ2)的简单随机样本，其均值和方差分别为，S2，则可以作出服从自由度为n的χ2分布的随机变量

设随机变量X～F(n，n)，p1=PX≥1，p2=PX≤1，则

设总体X与Y都服从正态分布N(0，σ2)，X1，…，Xn与Y1，…，Yn分别来自总体X和Y容量都为n的两个相互独立简单随机样本，样本均值和方差分别为．则

设总体X与Y都服从正态分布N(0，σ2)，已知X1，…，Xm与Y1，…，Yn是分别来自总体X与Y两个相互独立的简单随机样本，统计量服从t(n)分布，则等于

假设总体X服从正态分布N(μ，σ2)，X1，…，Xn是取自总体X的简单随机样本(n＞1)，其均值为，如果P|X-μ|＜a)=P|-μ|＜b，则比值

设X1，X2，…，Xn为来自正态总体N(μ，σ2)的简单随机样本，则数学期望等于

设X1，X2，…，Xn和Y1，Y2，…，Yn分别来自总体均为正态分布N(μ，σ2)的两个相互独立的简单随机样本，记它们样本方差分别为和，则统计量T=(n-1)(+)的方差DT是

已知总体X的期望EX=0，方差DX=σ2，从总体中抽取容量为n的简单随机样本，其均值为，方差为S2． 记(k=1，2，3，4)，则

设X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，X的分布律为，0＜θ＜，则未知参数θ的矩估计量为

已知总体X的期望EX=0，方差DX=σ2．X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，其均值为，则有

假设总体X服从参数为λ的泊松分布，X1，…，Xn是取自总体X的简单随机样本，其均值为，方差为S2．已知E[a+(2-3a)S2]=λ，则a等于

设随机变量X，Y均服从标准正态分布，则

假设总体X的方差DX存在，X1，…，Xn是取自总体X的简单随机样本，其均值和方差分别为，S2，则EX2的矩估计量是

设为未知参数θ的一个估计，且E=θ，D＞0，则

设X1，X2，…，X9是来自正态总体X～N(0，σ2)的简单随机样本，则可以作出服从F(2，4)的统计量

设X1，X2，…，Xn是来自X～P(λ)的简单随机样本，则统计量 的数学期望E(T)=

设总体X的分布为其中0＜θ＜，是样本均值．则参数θ的矩估量是

设X1，X2，…，X9是来自正态总体X的简单随机样本，记 ， 则统计量服从分布为

设X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，X服从区间[θ，θ+1]上均匀分布，则未知参数θ的最大似然估计量为所有的只要满足条件

设X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，X在[θ-1，θ+1]上均匀分布，则未知参数θ的最大似然估计量为

已知随机变量X_n(n=1，2，…)相互独立且都在(-1，1)上服从均匀分布，根据独立同分布中心极限定理有
等于(结果用标准正态分布函数Φ(x)表示)

已知随机变量X的概率密度为f(x)=
e^-|x|，-∞＜x＜+∞．则D(X²)的值为

设随机变量X和Y均服从B(1，
)分布，且E(XY)=
．记X与Y的相关系数为ρ，则

设随机变量X～B(1，
)，Y～B(1，
)．已知X与Y的相关系数ρ=1，则PX=0，Y=1的值必为

设随机事件A与B互不相容，0＜P(A)＜1，0＜P(B)＜1，
记
,X与Y的相关系数为ρ，则

设二维随机变量(X₁，X₂)中X₁与X₂的相关系数为ρ，记σ_ij=cov(X_i，X_j)，(i，j=1，2)，则行列式

的充分必要条件是

已知(X，Y)服从二维正态分布，EX=EY=μ，DX=DY=σ²，X与Y的相关系数ρ≠0，则X与Y

已知随机变量X服从标准正态分布，Y=2X²+X+3，则X与Y

已知随机变量X₁，X₂，X₃方差存在且不为零，则不能作出结论

已知随机变量X₁，X₂，…，X_n相互独立且EX_i=μ，DX_i=σ²＞0，记
，则X₁-
与X₂-

已知随机变量
，则PX+Y≤1等于

设随机变量序列X₁，…，X_n，…相互独立，则根据辛钦大数定律，当n→∞时，
依概率收敛其数学期望，只要(X_n，n≥1

已知随机变量X_n(n=1，2，…)相互独立且都在(-1，1)上服从均匀分布，根据独立同分布中心极限定理有
等于(结果用标准正态分布函数Φ(x)表示)

设随机变量X～B(1，
)，Y～B(1，
)，已知PXY=1=
，记ρ为X和Y的相关系数，则

设随机变量X₁，…，X_n，…相互独立，记Y_n=X_2n-X_2n-1(n≥1)，概括大数定律，当n→∞时，
依概率收敛到零，只要X_n，n≥1满足

设X_n表示将一硬币随意投掷n次“正面”出现的次数，则

设总体X服从正态分布N(0，σ²)，
，S²分别为容量是n的样本的均值和方差，则可以作出服从自由度为n-1的t分布的随机变量

假设随机变量序列X₁，…，X_n，…独立同分布且EX_n=0，则

设总体X服从正态分布N(μ，σ²)，其中μ已知，σ²未知．X₁，…，X_n为取自总体X的简单随机样本，则不能作出统计量为

假设X，X₁，X₂，…，X₁₀是来自正态总体N(0，σ²)的简单随机样本，
，则

设总体X服从正态分布N(0，σ²)，X₁，…，X_n是取自总体X的简单随机样本，其均值、方差分别为
，S²．则

设X₁，X₂，…，X_n是取自正态总体N(0，σ²)的简单随机样本，
是样本均值，记
，则可以作出服从自由度为n-1的t分布统计量

设总体X服从正态分布N(0，σ²)，X₁，…，X₁₀。是来自总体X的简单随机样本，统计量
服从F分布，则i等于

设X₁，…，X_n是取自正态总体N(μ，σ²)的简单随机样本，其均值和方差分别为
，S²，则可以作出服从自由度为n的χ²分布的随机变量

设随机变量X～F(n，n)，p₁=PX≥1，p₂=PX≤1，则

设总体X与Y都服从正态分布N(0，σ²)，X₁，…，X_n与Y₁，…，Y_n分别来自总体X和Y容量都为n的两个相互独立简单随机样本，样本均值和方差分别为
．则

设总体X与Y都服从正态分布N(0，σ²)，已知X₁，…，X_m与Y₁，…，Y_n是分别来自总体X与Y两个相互独立的简单随机样本，统计量
服从t(n)分布，则
等于

假设总体X服从正态分布N(μ，σ²)，X₁，…，X_n是取自总体X的简单随机样本(n＞1)，其均值为
，如果P|X-μ|＜a)=P|
-μ|＜b，则比值

设X₁，X₂，…，X_n为来自正态总体N(μ，σ²)的简单随机样本，则数学期望
等于

设X₁，X₂，…，X_n和Y₁，Y₂，…，Y_n分别来自总体均为正态分布N(μ，σ²)的两个相互独立的简单随机样本，记它们样本方差分别为
和
，则统计量T=(n-1)(
+
)的方差DT是

已知总体X的期望EX=0，方差DX=σ²，从总体中抽取容量为n的简单随机样本，其均值为
，方差为S²．记
(k=1，2，3，4)，则

设X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的简单随机样本，X的分布律为
，0＜θ＜
，则未知参数θ的矩估计量
为

已知总体X的期望EX=0，方差DX=σ²．X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的简单随机样本，其均值为
，则有

假设总体X服从参数为λ的泊松分布，X₁，…，X_n是取自总体X的简单随机样本，其均值为
，方差为S²．已知E[a
+(2-3a)S²]=λ，则a等于

假设总体X的方差DX存在，X₁，…，X_n是取自总体X的简单随机样本，其均值和方差分别为
，S²，则EX²的矩估计量是

设
为未知参数θ的一个估计，且E
=θ，D
＞0，则

设X₁，X₂，…，X₉是来自正态总体X～N(0，σ²)的简单随机样本，则可以作出服从F(2，4)的统计量

设X₁，X₂，…，X_n是来自X～P(λ)的简单随机样本，则统计量

的数学期望E(T)=

设总体X的分布为
其中0＜θ＜
，
是样本均值．则参数θ的矩估量是

设X₁，X₂，…，X₉是来自正态总体X的简单随机样本，记

，
则统计量
服从分布为

设X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的简单随机样本，X服从区间[θ，θ+1]上均匀分布，则未知参数θ的最大似然估计量
为所有的
只要满足条件

设X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的简单随机样本，X在[θ-1，θ+1]上均匀分布，则未知参数θ的最大似然估计量
为