一元回归参数估计的参数求解方法不包括()。 A.最大似然法B.距估计法C.最小二乘法D.欧式距离法
参数估计就是根据样本统计量确定总体参数,一般说来,参数估计方法有()。 A、点估计B、区间估计C、最大似然估计D、矩估计
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
设总体X～F（x,θ）=,样本值为1,1,3,2,l,2,3,3,求θ的矩估计和最大似然估计.
设总体X～U(θ,θ),X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,求θ1,θ2的矩估计和最大似然估计.
设总体X的概率分布为是未知参数,用样本值3,1,3,0,3,1,2,3求θ的矩估计值和最大似然估计值,
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
参数估计分为（）。A、点估计和区间估计B、区间估计和无偏估计C、点估计和无偏估计D、区间估计和一致估计
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
模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。
常用的点估计的方法有（），（），和最大似然法，最小二乘法。
矩估计的基本原理是（）A、用样本矩估计总体矩B、使得似然函数达到最大C、使得似然函数达到最小D、小概率事件在一次试验中是不可能发生的
参数估计的类型有（）。A、无偏估计和有效估计B、点估计和区间估计C、矩估计和极大似然估计D、最小二乘估计和贝叶斯估计
MaximumLikelihoodEstimate，简记为MLE，称之为（）。A、最大似然估计B、点估计C、矩估计D、最小二乘法
用样本的矩去估计总体的矩，从而获得有关参数的估计量，称之为（）。A、矩估计法B、点估计法C、最小二乘法D、最大似然估计法
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
单选题A 极大似然估计B 矩估计C 有效估计D 相合估计
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
单选题参数估计分为（ ）。A点估计和区间估计B区间估计和无偏估计C点估计和无偏估计D区间估计和一致估计
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
单选题矩估计的基本原理是（）A用样本矩估计总体矩B使得似然函数达到最大C使得似然函数达到最小D小概率事件在一次试验中是不可能发生的
单选题用样本的矩去估计总体的矩，从而获得有关参数的估计量，称之为（）。A矩估计法B点估计法C最小二乘法D最大似然估计法
多选题参数估计就是根据样本统计量确定总体参数，一般说来，参数估计可以分为（）。A点估计B区间估计C最大似然估计D矩估计
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