设总体X服从参数为[img=11x19]18034e68c2884ee.png[/img]的指数分布，[img=128x25]18034e68caf1c3e.png[/img]为来自总体的样本，则参数[img=11x19]18034e68c2884ee.png[/img]的极大似然估计为（ ）.
A: [img=15x22]18034e68dbc8736.png[/img]
B: [img=20x22]18034e68e4df445.png[/img]
C: [img=15x44]18034e68ed5748d.png[/img]
D: [img=19x22]18034e68f6256e1.png[/img]
A: [img=15x22]18034e68dbc8736.png[/img]
B: [img=20x22]18034e68e4df445.png[/img]
C: [img=15x44]18034e68ed5748d.png[/img]
D: [img=19x22]18034e68f6256e1.png[/img]
举一反三
- 关于连续型随机变量X的数学期望，下列说法正确的是 A: 若随机变量X服从区间(a,b)上的均匀分布，则E(X)=a+b. B: 若随机变量X服从区间(a,b)上的均匀分布，则E(X)=(a+b)/2. C: 若随机变量X服从参数为[img=11x19]18032f629aaab0e.png[/img]的指数分布，则E(X)=1/[img=11x19]18032f62a36db69.png[/img]. D: 若随机变量X服从参数为[img=11x19]18032f62abf2384.png[/img]的指数分布，则E(X)=[img=11x19]18032f62b42a7fc.png[/img]
- 设随机变量X服从参数为[img=11x19]1803be4525d823b.png[/img]的泊松分布，有[img=104x24]1803be452e6460c.png[/img], 则E(X)= . A: [img=23x20]1803be4537162ad.png[/img] B: 0 C: 1 D: 2
- 设随机变量X服从参数为[img=11x19]1803be45d7828bc.png[/img]的泊松分布，有[img=104x24]1803be45e08a84a.png[/img], 则E(X)= . A: [img=23x20]1803be45e8800f0.png[/img] B: 0 C: 1 D: 2
- 设总体X服从正态分布，[img=88x23]1803dd391d62597.png[/img]是来自总体X的样本. 若已知E(X)=-1， E([img=24x22]1803dd392671044.png[/img])=4，则[img=15x21]1803dd392fc490b.png[/img]服从的分布是 A: [img=63x46]1803dd39380c241.png[/img] B: [img=58x40]1803dd3941870ad.png[/img] C: [img=66x48]1803dd3949f447f.png[/img] D: [img=66x47]1803dd395221613.png[/img]
- 设总体X服从正态分布，[img=88x23]18032f613631bff.png[/img]是来自总体X的样本. 若已知E(X)=-1， E([img=24x22]18032f613eccd04.png[/img])=4，则[img=15x21]18032f61474222d.png[/img]服从的分布是 A: [img=63x46]18032f614f809c9.png[/img] B: [img=58x40]18032f6158645cf.png[/img] C: [img=66x48]18032f61618bc66.png[/img] D: [img=66x47]18032f616ab6313.png[/img]