带参数的矩估计量怎么求啊!

带参数的矩估计量怎么求啊! 概率密度函数为分段函数时参数的的极大似然估计量怎么求?数理统计题,待估参数为概率密度函数中的待估计量. 设总体X的概率密度为F(X)=为来自总体X的样本,试求参数θ的矩估计量和最大似然估计量. 设总体x服从二项分布B(N,P),其中N已知,试求参数p的矩估计量和极大似然估计量 概率论试求参数p的矩估计量与极大似然估计量.如题,设总体X服从参数为N和p的二项分布,X1,X2..Xn为取自X的一个样本,试求参数p的矩估计量与极大似然估计量. 验证均匀分布U(0,a )中的未知参数a的矩估计量是无偏估计量 设总体X在（u-p,u+p） 上服从均匀分布,则参数u的矩估计量为 请问这个矩估计量是什么意思 如何证明泊松分布λ的矩估计量为参数θ的无偏估计? 用样本的中位数估计总体均值,该估计量的方差怎么求 设X1,X2...,Xn是取自总体X~E(X)的一个样本,求样本X1,X2...Xn的联合概率密度;求总体参数λ的矩估计量 二项分布总体B(n,p)(n已知)中未知参数p的距估计量为 总体的概率密度f(x)=((√Θ)x)^((√Θ)-1),(0≤x≤1)式中,Θ>0,求未知参数Θ矩估计量和矩估计值 设总体X服从[0,θ](θ>0)上的均匀分布,X1,X2,X3...Xn是取自总体X的一个简单随机样本,求(1),未知参数θ的矩估计量 (2)未知参数θ的最大似然估计量 方差的估计量是什么 估计量方差的作用 OLS估计量的定义? 为什么总体均值的矩估计量是样本均值? 设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为?