概车纶与散理统针「 而Z=min(X,X,X,)服从参数为的指数分布， 两车度人8=会 x>0, 0, 其他. 故知E(Z)=9, E(nZ)=0, n 所以nZ也是B的无偏估计量. 由以上两例可知，一个参数可以有不同的无 偏估计量.min( , , , ) , 而 1 2 服从参数为 的指数分布 n Z X X Xn  =        = − 0, . e , 0, min ( ; ) 其他 概率密度 x n f x nx    ( ) , n E Z  故知 = E(nZ) = , 所以 nZ 也是 的无偏估计量. 由以上两例可知,一个参数可以有不同的无 偏估计量