设随机变量的X的分布函数为[img=760x297]17d60d410d82037.png[/img]设[img=376x95]17d60d411d7347d.png[/img]为总体[img=72x66]17d60d4129869f5.png[/img]的简单随机样本，则[img=64x58]17d60d413a6a81e.png[/img]的矩估计量为（）。
未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
举一反三
- 设总体[img=146x27]17de668dcbf6a5d.png[/img]均未知. [img=86x23]17de602488f775b.png[/img]是总体X的样本，则μ的矩估计量为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 设总体[img=146x27]1803702de8015f7.png[/img]均未知. [img=86x23]1803702df0bb8d3.png[/img]是总体X的样本，则μ的矩估计量为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 设总体[img=146x27]18039e5173c52e2.png[/img]均未知. [img=86x23]18039e517c3d5d3.png[/img]是总体X的样本，则μ的矩估计量为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 设总体[img=146x27]18039f9663192de.png[/img]均未知. [img=86x23]18039f966c05013.png[/img]是总体X的样本，则μ的矩估计量为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 设总体[img=146x27]1803c27e00b2ba7.png[/img]均未知. [img=86x23]1803c27e08da553.png[/img]是总体X的样本，则μ的矩估计量为 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}