设 $X_1, X_2, \cdots, X_n$ 是来自总体 $X$ 的简单随机样本, $X$ 的分布律为
$$
\begin{array}{c|ccc}
X & -1 & 0 & 1 \\
\hline P & \theta & 1-2 \theta & \theta
\end{array}\left(0 < \theta < \frac{1}{2}\right),
$$
则未知参数 $\theta$ 的矩估计量 $\hat{\theta}$ 为
$\text{A.}$ $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i$.
$\text{B.}$ $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i^2$.
$\text{C.}$ $\frac{1}{2 n} \sum_{i=1}^n X_i$.
$\text{D.}$ $\frac{1}{2 n} \sum_{i=1}^n X_i^2$.