如何证明泊松分布λ的矩估计量为参数θ的无偏估计?

如何证明泊松分布λ的矩估计量为参数θ的无偏估计? 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? 带参数的矩估计量怎么求啊! 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 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. 两个独立泊松分布之和的分布X Y为两相互独立服从泊送分布的随机变量,Z=X+Y,如何证明Z服从泊松分布,且参数为X与Y参数之和? 二项分布总体B(n,p)(n已知)中未知参数p的距估计量为 如何提高方差估计量的有效性 如何提高方差估计量的有效性 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服从参数为λ的普阿松分布(泊松分布),它的分布律为:P(X=x)=[(λ^x)/(x!)]·[e^(-λ)],x=0,1,2 …….X1,X2,…,Xn是取自总体X的样本.试求参数λ的最大似然估计量.回一楼，我是要最大似然估计量啊 设θ;是未知参数α的一个矩估计量,若E（θ）≠α,则θ是α的什么?A 无偏估计 B有偏估计 如何证明三个独立同分布的泊松分布的和服从泊松分布假设三个随机变量X.Y.Z都服从参数为λ的泊松分布.如果不先证X+Y服从泊松,再证(X+Y)和Z服从泊松分布的话.可以一次证明这三个服从泊松吗 设总体区间(0,W)上的均匀分布,则未知参数w的距估计量为 设总体X的密度为如图,其中σ为未知参数,试求σ的极大似然估计；并问所得估计量是否为σ的无偏估计? 泊松分布证明问题随机变量X,Y相互独立且服从参数为λ1,λ2的泊松分布,试证：Z=X+Y服从参数λ1+λ2的泊松分布.