状态估计结果的残差是指（）。A、估计值与实际值的差B、估计值与量测值的差C、量测值与实际值的差D、估计结果与上一次估计结果的差

期望收益值是可能的实际值与预测值的平均偏差达到最小(最优)的点估计值。

C样本量用于估计实际的发生率。选项A不正确，货币价值和属性抽样无关。选项B不正确，标准差和属性抽样无关。选项D不正确，有限总体修正因子用于调整最初计算出的样本量。

估计标准误差是度量各观测点在直线周围分散程度的一个统计量，反映了实际观

⑴首先计算专家估计值的期望值和期望值的方差、标准差和离散系数。
期望值=(100+100+100+95+95+95+105+105+105+100)/10=100
方差=[(100-100)2+(100-100)2+(100-100)2+(95-100)2+(95-100)2+(95-100)2+(105-100)2+ (105-100)2+(105-100)2+(100-100)2]/(10-1)=16.7
标准差=4.08
离散系数=4．08/100=0.04
⑵其次，计算各专家估计的正态分布的标准差。
第1位专家认为价格在80元120元范围内的概率为90%，即在80120范围外的概率为10%。即价格小于80元的概率为5%，大于120元的概率为5%。换言之，价格大于80元的累计概率为0.95，见下图。

查标准正态分布的分布函数表，对应0.95概率的X值在1.65与1.64之间，取中间值1.645。因此，低于80元，即比期望值100元少20元的概率为5％，相当于-1.645σ：
σ=20/1.645=-12.2(元)
同样，2号专家认为比期望值减少20元的概率为2.5％，相当于-1.960σ:
σ=20/1/96=-10.2(元)
3号专家认为比期望值减少20元的概率为7.5％，相当于-1.440σ：
σ=20/1.44=13.9(元)
以此类推，可计算出10位专家对产品价格的期望值与标准差的估计值，见下表。

从上表可计算各专家估计的正态分布的标准差的平均值为12.34元。
⑶因此，产品价格的概率分布服从期望值为100元、标准差为12.34元的正态分布。