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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
估计
发布时间:
2024-06-17 20:09:35
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1.
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
2.
Logistic回归利用最大似然估计方法进行模型的参数估计。( )
3.
logistic回归参数估计过程主要采用最大似然估计
4.
类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。A.正确B.错误
5.
一元线性回归模型的估计方法是( )。A.矩法估计B.极大似然估计法C.最大似然估计法D.最小二乘法
6.
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
7.
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
8.
经典线性回归模型中,参数的极大似然估计是BLUE。A.正确B.错误
9.
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
10.
类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。 选项: A:正确; B:错误
11.
类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。选项: A:正确; B:错误
12.
多重线性回归相比较,以下说法正确的是( )。A.Logistic回归的反应变量必须是分类变量B.Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析C.Logistic回归的自变量既可以是分类变量,也可以是定量变量D.Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计E.Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在非线性关系
13.
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、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。 B、当样本数增加时,最大似然估计的收敛性质更好。 C、最大似然估计将参数看作不确定的量,其值也是未知的。 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。
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.
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
16.
逻辑回归是采用()方法来调整模型参数。选项: A:欧氏距离 B:最大似然估计 C:最小二乘法 D:杰卡德距离
17.
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
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.
关于最大似然估计,下列说法正确的是:( )。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.最大似然估计是似然函数最大所对应的参数作为估计C.在最大似然函数古籍中,要估计的参数是一个不确定的量D.最大似然估计一定是最小方差无偏估计
20.
下列关于极大似然估计的说法正确的有() 选项: A: MLE可能并不存在 B:MLE总是存在 C:如果MLE存在,那么它的解可能不是唯一的 D:如果MLE存在,那么它的解一定是唯一的 [object Object] F:极大似然估计方法(maximum likelihood estimate, MLE〕也称最大概似估计或最大似然估计,它利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样的结果的参数值。极大似然估计只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一。己知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的參数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,现察其结果,利用结果拖出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其他小概率的样本.所以干脆就把这个参作为估计的真实值。极大似然估计只是一种粗略的数学期望,它的误差大小还要做区间估计
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