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(3). 连续型随机变量的似然函数 \( L(\theta ) \) 表示的是样本 \( x_1 ,x_2 ,\cdots ,x_n \) 发生的概率。

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(2). 当似然方程无解时，似然解 \( \hat {\theta } \) 一定为样本的边界 \( x_{(1)} \) 或 \( x_{(n)} \) 。

(1). 从似然方程 \(\frac{\partial \ln L(\theta )}{\partial \theta }=0\) 中总能获得似然估计值。

(3). 矩估计总否总是合理的？

(2). 设总体 \( X\sim U(a,b) \)，则其参数的矩估计必有 \( \hat {a}\le \hat {b} \) ？