鉴于物业服务企业通常要对多个地点的多个物业同时实施管理，因此从管理的层次上，又可以分为（）

设总体X的概率密度为

其中θ＞0，θ未知．从X中抽得样本X₁，…，X_n，求θ的矩估计和最大似然估计．

设总体X的概率密度为

其中θ＞0为待估参数．从X中抽得样本X₁，…，X_n试求θ的矩估计和最大似然估计．

设总体X的概率密度为

其中σ(σ＞0)未知．从X中抽得样本：x₁，…，x_n，求σ的矩估计和最大似然估计，并问其最大似然估计是σ的无偏估计吗？

设总体X的概率密度为

其中θ＞-1为未知参数．从X中抽得样本X₁，X₂，…，X_n，求θ的矩估计和最大似然估计．

设总体X的分布律为

又设(X1，X2，…，Xn)为来自该总体的样本，求参数p(0＜p＜1)的矩估计与最大似然估计．

设总体X的分布律为P（X=k）=（1-p）^k-1p，k=1，2，…，其中p为未知参数，X₁，X₂，…，X_n为取自总体X的样本，试求p的矩估计和最大似然估计．

设总体X的概率密度为

其中θ＞0，θ和μ为未知参数．从X中抽得本X₁，…，X_n求μ和θ的矩估计最大似然估计．

设X₁，X₂，…，X_n是来自总体的一个样本，且X～π(λ)，求P{X=0}的极大似然估计．

从总体X中抽得样本X₁，X₂，…，X_n，在下述各种情形下，求未知参数的矩估计和最大似然估计：

(1) X～π(λ)，λ＞0为未知参数；

(2) P{X=k}=(1-p)^k-1p，k=1，2，…，其中0＜p＜1为未知参数；

(3) X的概率密度为

其中λ＞0为未知参数；

(4) X的概率密度为

其中c＞0已知，θ＞1，θ为未知参数；

(5) X～U[a，b]，其中a＜b，a、b均为未知参数．

设总体X的概率密度为

其中α＞0为已知常数，λ＞0待估．从X中抽得样本X₁，X₂，…，X_n，求λ的最大似然估计．