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Logistic回归利用最大似然估计方法进行模型的参数估计。( )
模型
回归
估计
发布时间:
2024-06-17 20:09:35
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1.
Logistic回归利用最大似然估计方法进行模型的参数估计。( )
2.
Logistic 回归模型的参数估计采用最大似然估计法
3.
logistic回归参数估计过程主要采用最大似然估计
4.
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)。选项: A:错 B:对
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.正确B.错误
6.
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
7.
我们采用最大似然法来估计logistic模型中的参数选项: A:正确; B:错误
8.
条件 logistic回归与非条件logistic回归的主要差别是() 选项: A:非条件 logistic回归没有任何假定条件 B:回归系数的意义不同 C:参数估计的似然函数不同 D:假设检验使用的统计量不同 E: 条件 logistic 回归要求因变量服从正态分布
9.
逻辑斯蒂回归函数也可被称为( )选项: A:对数几率回归(log-odds regression) ; B:交叉熵回归模型; C:最大似然估计回归模型; D:最大后验估计回归模型
10.
Logistic回归模型的参数估计为加权最小二乘估计。( )选项: A:对 B:错
11.
条件logistic回归与非条件logistic 回归的主要差别是() 选项: A、非条件lgistie回归没有任何假定条件 B、回归系数的意义不同 C、参数估计的似然函数不同 D、假设检验使用的统计量不同 E、条件logistic回归要求因变量服从正态分布
12.
Logistic回归模型的参数估计为加权最小二乘估计。选项: A:正确; B:错误
13.
用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是______ 选项: A、矩估计法 B、最大似然估计法 C、最小二乘法 D、贝叶斯估计法
14.
关于最大似然估计和贝叶斯参数估计,下列说法中不正确的是( )。 选项: A:最大似然估计将参数看作不确定的量,其值也是未知的。 B:贝叶斯参数估计是把参数当成服从某种先验概率分布的随机变量。 C:当样本数增加时,最大似然估计的收敛性质更好。 D:最大似然估计和贝叶斯参数估计均是将概率密度估计问题转化为参数估计问题。
15.
多重线性回归相比较,以下说法正确的是( )。 选项: A:Logistic回归的反应变量必须是分类变量 B:Logistic回归的自变量既可以是分类变量,也可以是定量变量 C:Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在非线性关系 D:Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 E:Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析
16.
多重线性回归相比较,以下说法正确的是( )。 选项: A:Logistic回归的反应变量必须是分类变量 B:Logistic回归的自变量既可以是分类变量,也可以是定量变量 C:Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在线性关系 D:Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 E:Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析
17.
定序回归可以用极大似然估计方法估计模型参数。选项: A:正确; B:错误
18.
逻辑斯蒂回归函数也可被称为() 选项:A.对数几率回归(log-odds regression)B.交叉熵回归模型C.最大似然估计回归模型D.最大后验估计回归模型
19.
下面关于最大似然估计的说法中错误的是( ) 选项: A:在最大似然估计中,可以使用对数形式的似然函数来进行估计。 B:在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的。 C:在最大似然函数估计中,要估计的参数是一个不确定的量。 D:最大似然估计是在已知概率密度函数的形式,但是参数未知的 情况下,利用训练样本来估计未知参数。
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