可靠性经典近似置信方法中,工程中常使用()的方法。A、极大似然估计法B、修正似然法C、序贯压缩法D、修正极大似然和序贯压缩相结合

可靠性经典近似置信方法中,工程中常使用()的方法。

  • A、极大似然估计法
  • B、修正似然法
  • C、序贯压缩法
  • D、修正极大似然和序贯压缩相结合

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协整关系的检验与估计常用的方法是( )。A.Johansen极大似然法B.DF检验C.EG检验D.ADF检验

逻辑回归优化的目标函数为()。 A.贝叶斯定理B.特征独立假设C.极大似然估计D.对数似然函数

参数估计分为()和区间估计A、矩法估计B、似然估计C、点估计D、总体估计

在统计推断中,常用的点估计法有()。Ⅰ.线性回归法Ⅱ.矩估计法Ⅲ.极大似然估计法Ⅳ.区间估计法A.Ⅰ.Ⅱ.ⅣB.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅱ.ⅢD.Ⅲ.Ⅳ

回归分析中估计回归参数的方法主要有( )。A.相关系数法B.方差分析法C.最小二乘估计法D.极大似然法E.矩估计法

对于多元线性回归模型中的参数,可以用普通最小二乘法、最大似然估计法和矩估计法进行估计,下列说法正确的是( )。A.普通最小二乘法和矩估计法得到的结果相同,但是与最大似然估计法不相同B.普通最小二乘法和最大似然估计法得到的结果相同,但是与矩估计法不相同C.这三种方法估计的结果是各不相同的D.这三种方法估计的结果是相同的

A.极大似然估计B.矩法估计C.相合估计D.有偏估计

点估计的常用方法有( )。Ⅰ.矩法Ⅱ.极大似然法Ⅲ.参数法Ⅳ.最小二乘法A.Ⅰ.Ⅱ.ⅢB.Ⅰ.ⅡC.Ⅱ.Ⅲ.ⅣD.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ

关于分布参数点估计的正确说法是()。A、在点估计的解析法中,有很多方法可以选择,如矩发、最小二乘数发、极大似然法、最好线性无偏估计等。B、极大似然法的求解方法是最简单的。C、极大似然法和最小二乘数法适用于所有情况,极大似然法是精度最好的方法。D、以上都对

回归分析中估计回归参数的方法主要有()。A、相关系数法B、方差分析法C、最小二乘估计法D、极大似然法E、矩估计法

在某个结构方程过度识别的条件下,不适用的估计方法是()。A、间接最小二乘法B、工具变量法C、二阶段最小二乘法D、有限信息极大似然估计法

如果某个结构方程是恰好识别的,估计其参数可用()。A、最小二乘法B、极大似然法C、广义差分法D、间接最小二乘法

在某个结构方程是过度识别的条件下,在下列估计方法中,不适用的估计方法是()。A、间接最小二乘法B、工具变量法C、二阶段最小二乘法D、有限信息极大似然估计法

最大似然法

最大似然估计法(ML)

常用的点估计的方法有(),(),和最大似然法,最小二乘法。

估计套期保值比率最常用的方法是()。A、最小二乘法B、最大似然估计法C、最小方差法D、参数估计法

非监督分类常用的方法是K-均值算法和最大似然比法。

监督分类常用的方法是K-均值算法和最大似然比法。

多选题构造点估计常用的方法有( )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E无偏性估计法

多选题可靠性经典近似置信方法中,工程中常使用()的方法。A极大似然估计法B修正似然法C序贯压缩法D修正极大似然和序贯压缩相结合

单选题用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是( )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

单选题传感器节点定位过程中,下列哪种方法不能用来计算未知节点的位置()。A三角测量法B三边测量法C高斯法D极大似然估计法

单选题一个随机抽取的样本包括100个数据,用指数分布拟合时,以极大似然估计去求分布的参数,此时极大化的似然函数值为-159.4。继续用伽玛分布拟合这组数据,如果根据似然比检验,伽玛分布的拟合效果在5%显著性水平下优于指数分布的话,则用极大似然估计求伽玛分布模型的参数时,最大化的似然函数值至少为(  )。A-156.45B-137..46C-154.37D-147.96E-157.48

单选题用样本均值估计总体均值的构造点估计的方法是( )A最小二乘法B贝叶斯估计法C最大似然估计法D矩估计法

单选题A 极大似然估计B 矩估计C 有效估计D 相合估计

单选题估计套期保值比率最常用的方法是()。A最小二乘法B最大似然估计法C最小方差法D参数估计法