设总体的k阶矩存在，则样本的k阶原点矩是总体k阶原点矩的无偏估计。
举一反三
- 矩估计法的前提条件是()。 A: 样本的k阶矩存在 B: 总体的k阶矩存在 C: 样本的k阶矩存在并收敛于总体的k阶矩 D: 样本的k阶矩存在并收敛于总体的k阶矩，样本矩的连续函数依概率收敛于总体矩的连续函数
- 设[tex=4.143x1.286]F59RU3amj+FKmkHS5e2F2ZD04I1jSEsQGn520WAOYIRdvR7UlI89fenVla9HECqd[/tex]是[tex=0.571x1.286]pc/qlnA3cxu8Ag9jp3tYHQ==[/tex]阶样本原点矩，[tex=4.5x1.286]xOVP51VyvWOo75gV5wNybagQ8easc2RhsFjtxd4imKY=[/tex]是总体的[tex=0.571x1.286]pc/qlnA3cxu8Ag9jp3tYHQ==[/tex]阶原点矩．证明：样本原点矩是相应总体原点矩的无偏估计量与相合估计量．
- E (XY) 是X和Y的( )矩, A: 一阶原点矩 B: 二阶原点矩 C: 1+1阶混合矩 D: 1+1阶混合中心矩
- 下列哪个不属于常见的统计量？ A: 样本均值，样本方差 B: 样本方差，样本标准差 C: 样本k阶原点（中心）矩 D: 样本观察值
- 对矩估计法的表述错误的是（ ）。 A: 矩估计法可以实现对总体数学期望和方差进行估计 B: 矩估计法不需要总体原点矩的存在 C: 矩估计法直观、简便，不需要知道总体的分布 D: 如果原点矩不存在，则无法使用矩估计法