用于诊断的任何试验必须具备的基本特性是A、灵敏度和特异度B、灵敏度和阳性似然比C、特异度和阳性似然比D、阳性似然比和阴性似然比E、灵敏度和准确度
诊断试验的评价指标，稳定的指标不包括A、灵敏度B、特异度C、阳性似然比D、阴性似然比E、准确度
诊断试验的评价指标不包括A、敏感性B、特异性C、精密度D、阳性似然比E、阴性似然比
()是经金标准确诊的“真阴性率”。 A、阳性似然比B、阴性似然比C、阳性结果预测值D、阴性结果预测值E、特异度
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
在证据理论中,信任函数与似然函数的关系为 A.Bel(A)≤Pl(A)B.Bel(A)C.Bel(A)≥Pl(A)D.Bel(A)>Pl(A)
()是经金标准确诊的“真阳性率”。 A、敏感度B、阳性似然比C、阴性似然比D、阳性结果预测值E、阴性结果预测值
设总体X的概率密度为而x1,x2,...,xn 是来自总体的样本值，则未知参数θ的最大似然估计值是:
设总体X的密度函数为f(x)=,θ>0为未知参数,a>0为已知参数,求θ的极大似然估计量.
设总体X～U［0,θ］,其中θ>0,求θ的极大似然估计量,判断其是否是θ的无偏估计量.
设总体X的概率分布为 其中θ(0)是未知参数，利用总体X的如下样本值3,1,3,0,3,1,2,3，求θ的矩估计值和最大似然估计值，
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,
设总体X的分布律为X～（θ为正参数）,-1,2,-1,1,2为样本观察值,则θ的极大似然估计值为_______.
A.极大似然估计B.矩法估计C.相合估计D.有偏估计
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
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
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
表示阳性试验结果中患病者比率的是（）A、准确度B、阳性预检值C、阴性预检值D、阳性似然比E、阴性似然比
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
单选题用于诊断的任何试验必须具备的基本特性是（）A灵敏度和特异度B灵敏度和阳性似然比C特异度和阳性似然比D阳性似然比和阴性似然比E灵敏度和准确度
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