核心考点说明：本题考察统计量的期望计算，特别是涉及平方项的期望计算。重点在于理解方差的定义及其与期望的关系，以及如何通过方差公式推导期望。 解题思路分析：根据方差的定义 Var(X) = E(X²) - [E(X)]²，可以得到 E(X²) = Var(X) + [E(X)]²。根据此定义，E(Xᵢ²) = σ² + μ²。由于T是n个Xᵢ²的平均，所以 E(T)=E((1/n)∑Xᵢ²) = (1/n)∑E(Xᵢ²) = (1/n)n(σ² + μ²) = σ² + μ²。 每个选项的详细分析： A. 错误。E(T) 不仅仅是 μ²，还包括方差 σ² 的贡献。 B. 错误。E(T) 不仅仅是 σ²，还包括均值 μ² 的贡献。 C. 正确。根据方差的定义，E(Xᵢ²) = Var(Xᵢ) + [E(Xᵢ)]² = σ² + μ²。因此，E(T) = E((1/n)∑Xᵢ²) = (1/n)∑E(Xᵢ²) = (1/n)n(σ² + μ²) = σ² + μ²。 D. 错误。E(T) 不是 2μ² + σ²。 易错点提醒：考生容易忘记方差与期望之间的关系，或者错误地使用期望的线性性质。关键在于正确使用方差公式，并且注意对期望的线性运算。