Para determinar o estimador não tendencioso de variância uniformemente mínima de \(1 / \theta\), precisamos analisar as opções dadas. 1. A) \(n / \sum_{i=1}^{n} X_{i}\) - Este estimador é uma forma comum de estimar \(1/\theta\) quando \(X_i\) são amostras de uma distribuição exponencial, por exemplo. Pode ser um candidato. 2. B) \(\sum_{i=1}^{n} X_{i} / n\) - Este é o estimador da média amostral, que não é um estimador de \(1/\theta\). 3. C) \((n-1) / \sum_{i=1}^{n} X_{i}\) - Este também é uma forma de estimar \(1/\theta\), mas não é o mais comum. 4. D) \(\sum_{i=1}^{n} X_{i} /(n-1)\) - Este é o estimador da média amostral corrigido, que não se aplica diretamente a \(1/\theta\). 5. E) \(\sum_{i=1}^{n} X_{i} / 2n\) - Este não é um estimador adequado para \(1/\theta\). Analisando as opções, a mais adequada para o estimador não tendencioso de variância uniformemente mínima de \(1 / \theta\) é a opção A) \(n / \sum_{i=1}^{n} X_{i}\).