7、(12分)随机向量(ξ,n)的联合分布密度为 Asn(x+y)当0 其它 求:1)系数A;2)(,m)的边缘分布密度 8、(12分)设总体的分布密度为p(x)=e,0>0为参数,51, 5s0是总体中的一个样本,试求:E、DE、ES2、ES2 9、(10分)设总体的分布密度为p(x) 0 r<0,O>0为待估参 数,现从中抽取10观察值,具体数据如下 1050110010801200130012501340106011501150 求的最大似然估计值 10、(10分)已知某一试验,其温度服从正态分布N(,a2),现在测 量了温度的5个值为: 12501265124512601275 问是否可以认为=1277(a=005)? 22 7、（12 分）随机向量 ( ,) 的联合分布密度为 p(x, y)=      +     其它 当 0 2 ,0 2 sin( ) 0   A x y x y ， 求：1）系数 A；2） ( ,) 的边缘分布密度. 8、（12 分） 设总体  的分布密度为 p ( x )＝   | | 2 1 x e − ， ＞0 为参数， 1  ，  2 ，…，  50 是总体  中的一个样本，试求：E  、D  、E 2 S 、E *2 S . 9、（10 分）设总体  的分布密度为 p(x)＝      − 0 0 0 x e x x   ， >0 为待估参 数，现从中抽取 10 观察值，具体数据如下 1050 1100 1080 1200 1300 1250 1340 1060 1150 1150， 求  的最大似然估计值. 10、（10 分） 已知某一试验，其温度服从正态分布 N(  ， 2  )，现在测 量了温度的 5 个值为： 1250 1265 1245 1260 1275 问是否可以认为  ＝1277（  ＝0.05）？