统计学习框架中，经验风险指什么？A. 模型在未见过数据上的表现B. 模型在已有数据上的损失C. 模型的复杂度D. 模型的泛化能力

X_1, X_2, ..., X_n 和 Y_1, Y_2, ..., Y_n 分别是总体 N(mu_1, sigma_1^2) 与 N(mu_2, sigma_2^2) 的样本，且相互独立，其中 sigma_1^2, sigma_2^2 已知，则 mu_1 - mu_2 的置信度为 1 - alpha 的置信区间是（） A. [(overline(X) - overline(Y))pm t_((alpha)/(2))(n_1 + n_2 - 2)sqrt((S_1^2)/(n_1) + (S_2^2)/(n_2))]B. [(overline(X) - overline(Y))pm Z_((alpha)/(2)) sqrt((sigma_1^2)/(n_1) + (sigma_2^2)/(n_2))]C. [(overline(Y) - overline(X))pm t_((alpha)/(2))(n_1 + n_2 - 2)sqrt((S_1^2)/(n_1) + (S_2^2)/(n_2))]D. [(overline(Y) - overline(X))pm Z_((alpha)/(2)) sqrt((sigma_1^2)/(n_1) + (sigma_2^2)/(n_2))]

数据分析中,对于数据的要求是()A. 质量数量并重B. 数据质量高C. 数据数量多D. 都不对

【单选题】在由三个指数组成的指数体系中,两个因素指数的同度量因素通常(A. 都固定在基期B. 都固定在报告期C. 一个固定在基期，另一个固定在报告期D. 采用基期和报告期的平均数

关于均数的标准误与标准差的区别,下列叙述错误的是:A. 均数的标准误反映均数的抽样误差大小B. 标准差反映一组数据的离散程度C. 通过增大样本含量可减小标准误D. 均数的标准误与标准差呈正比E. 标准差可通过统计方法来控制

设X1，X2，…，Xn是总体X的一个样本，则下列结论不正确的是（）。 A. 样本均值-|||-overline (X)=dfrac (1)(n)sum _(i=1)^n(X)_(i) 是总体均值 =E(x) 的无偏估计量-|||-B. 样本方差-|||-(hat {S)}^2=dfrac (1)(n)sum _(i=1)^n(({X)_(i)-overline (X))}^2 是总体方差σ^2的无偏估计量-|||-C. 样本方差-|||-^2=dfrac (1)(n-1)sum _(i=1)^n(({x)_(i)-overline (X))}^2 是总体方差σ^2的无偏估计量-|||-D. 样本K阶矩-|||-_(k)=dfrac (1)(n)sum _(i=1)^n({x)_(i)}^k 是 总体K阶矩μ的无偏估计量 A．A B．B C．C D．D

3.设总体X的概率函数为P(X=k)=p^k(1-p)^1-k,k=0,1,其中p(0<1)为未知参数.如果取得样本观测值为x_(1),x_(2),...,x_(n),则p的极大似然估计值为____.（手机答题时，overline(x)请用x^表示，分数格式为/）

设 X_1, X_2, X_3, X_4 为来自总体 X 的样本，则下列（ ）不是总体均值无偏估计量.A. hat(mu)_1 = 0.2X_1 + 0.3X_2 + 0.1X_3 + 0.4X_4B. hat(mu)_2 = X_1C. hat(mu)_3 = 0.2X_1 + 0.2X_2 + 0.2X_3 + 0.2X_4D. hat(mu)_4 = 2X_1 + X_2 - 2X_3

9、设总体X的概率密度函数为f(x,theta)=}(theta+1)x^theta,0<10,其他，为来自总体X的样本，求参数theta的矩估计量和最大似然估计量.

5.(单选题,5.0分)-|||-设随机变量 sim U(1,7) ,则其方差D (X)等于 ()-|||-A 1-|||-B 2-|||-()-|||-D 4

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