设总体X的概率密度为．（λ＞0,a＞0)根据来自总体X的简单随机样本X1，X2，…，Xn，求未知参数λ的最大似然估计量．

设总体X的概率密度为

其中α＞0为未知参数，(X1，X2，…，Xn)为来自该总体的样本，求α的矩估计与最大似然估计．

设总体X的概率密度为其中θ＞0，若样本观测值为x₁，x₂，...，x_n，求参数θ的矩估计值与最大似然估计值。

设总体X的概率密度为其中参数λ(λ＞0)未知,是来自总体X的简单随机样本。

(I)求参数λ的矩估计量;

(I)求参数λ的最大似然估计量.

设总体X服从指数分布，其概率密度为

其中参数θ＞0为未知．又设(X₁，X₂…，X_n)是来自X的样本，试判断和nZ=n[min(X₁，X₂，…，X_n)]作为θ的无偏估计量哪个更有效？

设随机变量X的概率密度为且P(0＜x＜a)=1-2e^-1，求：

设x是具有概率密度函数p(x)的随机变量，令x的函数为

y=exp(-ax),a＞0

试求随机变量y的概率密度函数p(y)。

A.0

B.√2

C.2

D.1

设连续型随机变量X的概率密度为

其中k，α＞0，又已知E(X)=0.75，求k，α的值

A.-1/2

B.1/2

C.0

D.1