§7.3估计量的评选标准 9 而X山=min(X1,X2,Xn)服从参数为二的指数分布， 概率密度fmin(x;O)=了0 e x>0 故知E(X)=9 (0, 其它 E(nX)=0, n 所以nX也是O的无偏估计量. 由上可见，同一个参数可以有不同的无偏估计量： 无偏性是评价估计量的一个重要标准，而 且在许多场合是合理的，必要的。然而，有时 一个参数的无偏估计可能不存在 13/37 min( , , , ) , 而 (1) 1 2 服从参数为 的指数分布 n X X X X n            其它 概率密度 0 , , 0 ( ; ) min e x n f x nx    ( ) , (1) n E X  故知  ( ) , E nX ( 1 )   . 所以 nX ( 1 ) 也是  的无偏估计量 由上可见,同一个参数可以有不同的无偏估计量. §7.3 估计量的评选标准 无偏性是评价估计量的一个重要标准,而 且在许多场合是合理的, 必要的。然而，有时 一个参数的无偏估计可能不存在 13/37