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成人高等教育 / 概率统计

设总体 $X$ 服从正态分布 $N(\mu ,{ \sigma }^{ 2 }),{ X }_{ 1 },{ X }_{ 2 },\cdots ,{ X }_{ n }$ 是来自 $X$ 的样本，则 ${ \sigma }^{ 2 }$ 的最大似然估计为

A、
$\frac { 1 }{ n } \sum _{ i=1 }^{ n }{ { (X_{ i }-\overline { X } ) }^{ 2 } }$
B、
$\frac { 1 }{ n-1 } \sum _{ i=1 }^{ n }{ { (X_{ i }-\overline { X } ) }^{ 2 } }$
C、
$\frac { 1 }{ n } \sum _{ i=1 }^{ n }{ { X_{ i } }^{ 2 } }$
D、
${ \overline { X } }^{ 2 }$

积分

概率统计

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