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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
4.
Logistic回归分析的参数估计所用的方法是( )。 选项: A、最小二乘法 B、最小似然法 C、最大二乘法 D、最大似然法 E、乘继极限法
5.
Logistic 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
6.
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
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.
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
9.
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
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.
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
12.
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。
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: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。
14.
多重线性回归相比较,以下说法正确的是( )。 选项: A、Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在线性关系 B、Logistic回归的反应变量必须是分类变量 C、Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析 D、Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 E、Logistic回归的自变量既可以是分类变量,也可以是定量变量
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.
关于最大似然估计,下列说法正确的是:( )。 选项: A:最大似然估计是似然函数最大所对应的参数作为估计 B:最大似然估计一定是最小方差无偏估计 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: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。
17.
关于最大似然估计,下列说法正确的是:( )。 选项: A:最大似然估计是似然函数最大所对应的参数作为估计 B:最大似然估计一定是最小方差无偏估计 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: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。
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