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经典线性回归模型中,参数的极大似然估计是BLUE。
选项:
A:对
B:错
模型
线性
估计
发布时间:
2024-04-07 19:27:06
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1.
经典线性回归模型中,参数的极大似然估计是BLUE。
2.
对于线性回归模型的参数估计常用的方法是( )选项: A:矩估计; B:最小二乘估计; C:极大似然估计; D:贝叶斯估计
3.
线性回归模型的所有参数的最小二乘估计量和极大似然估计量都相同A.正确B.错误
4.
关于参数的极大似然估计量的优良性描述正确的是( )。选项: A:参数的极大似然估计未必具有无偏性 B:参数的极大似然估计一定具有相合性 C:参数的极大似然估计未必存在 D:参数的极大似然估计一定可以通过求解对数似然方程组得到
5.
logistic回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计(maximum likelihood estimate)。A.错B.对
6.
Logistic 回归模型的参数估计采用最大似然估计法
7.
参数估计中, 未知参数的矩估计和极大似然估计的结果是一样的.选项: A:对 B:错
8.
Logistic回归利用最大似然估计方法进行模型的参数估计。( )
9.
下列极大似然估计描述错误的是 选项: A: 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量 B: 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量 C: 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量 D: 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量
10.
未知参数的极大似然估计量可以唯一确定。选项: A:对 B:错
11.
关于极大似然估计,下列论述错误的是()。选项: A:寻找某个参数值,使得已有样本发生的概率最大 B:极大似然估计也称为最大概似估计或最大似然估计,是求估计的一种方法 C:一种模型已定,参数未知的情况 D:与最大后验概率的含义相同
12.
极大似然估计描述错误的是 选项: A:极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式 B:极大似然估计没有确定的概率分布形式 C:概率模型的训练过程就是参数估计 D:贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量
13.
未知参数的矩估计量和极大似然估计量都是无偏估计量.( ) 选项:A:对 B:错
14.
参数的极大似然估计使似然函数达到最大值
15.
下列关于极大似然估计的描述正确的是()选项: A:若有未知参数 a , 在 a 的全部可能取值中使样本观察值出现概率最大的那个值作为 a 的极大似然估计 ; B:极大似然估计总体分布的函数形式可以未知; C:极大似然估计是求总体分布参数估计的另一常用方法; D:似然函数可以用L(p)表示。
16.
多元线性回归参数的最小二乘估计与极大似然估计在随机误差项服从零均值、同方差的正态分布的情况下等价 选项: A、正确 B、错误
17.
关于极大似然估计法下列说法正确的是() 选项: A、极大似然估计量一定存在; B、极大似然估计的基本思想是小概率原理; C、若极大似然估计存在,则必惟一; D、极大似然估计基本思想是大数定律。
18.
logistic 回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计(maximum likelihood estimate)。A.正确B.错误
19.
logistic回归参数估计过程主要采用最大似然估计
20.
关于参数估计两种方法的描述正确的是?A.矩估计需要知道总体类型,极大似然估计不需要B.矩估计和极大似然估计都需要知道总体分布类型C.矩估计不需要知道总体分布类型,极大似然估计需要D.矩估计只需要总体矩的信息,比极大似然估计更有效
21.
同一个参数的极大似然估计和矩估计相同。
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