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的概率密度为f(x)={(a+1)x^a,0}其中a>—1是未知参数……求a 的矩估计量和最大似然估计量（见下图 一道概率论题目设总体X服从(0,θ)上的均匀分布,从X中抽取容量为1的样本X1,则θ的无偏估计量是()A.U=X1,B. 求未知参数的矩估计 设总体x的概率密度如下,θ,u是未知参数,跪求步骤 随机变量ξ在区间(0,θ)上均匀分布,θ∈(0,+∞)是未知参数,试证明(n+1)min{x1...xn}是θ的无偏估计 无偏估计量跟矩法估计量到底是怎么算得,基本原理?以及两者异同点,还有最大无偏估计量又是怎么回事, 1）a、b都是总体未知参数c的估计,且a比b有效,则a与b的期望与方差满足什么关系? 数理统计问题：一致最小方差无偏估计量和有效估计量 的区别 无偏估计是指（ ）. A . 样本估计量的值恰好等于待估的总体参数 B . 样本估计值围绕待估总体参数使其误差最小 C 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? 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 均匀分布U（a,b）的数学期望和方差分别是 1.均匀分布U(a,b)的数学期望是多少