对一元线性回归下列说法错误的是：（ ）。
A: 若假设误差服从正态分布，参数的最小二乘估计和极大似然估计是不相同的
B: 参数的最小二乘估计都是相应变量y的线性函数
C: 参数的最小二乘估计都是无偏估计
D: 参数之间是相关的
A: 若假设误差服从正态分布，参数的最小二乘估计和极大似然估计是不相同的
B: 参数的最小二乘估计都是相应变量y的线性函数
C: 参数的最小二乘估计都是无偏估计
D: 参数之间是相关的
A
举一反三
- 在正态条件下，多元线性回归模型参数[img=11x23]17de9039a0cc65a.png[/img]的最小二乘估计和最大似然估计（ ） A: 最小二乘估计优于最大似然估计 B: 最大似然估计优于最小二乘估计 C: 是完全相同的 D: 不能确定
- 对于多元线性回归模型,参数β的最小二乘估计为,则是β的无偏估计。
- 以下关于多元线性回归参数估计说法正确的是? A: 极大似然估计必须已知随机项的分布 B: 矩估计的基本原理是用相应的样本矩来估计总体矩。 C: 如果因变量Y不服从正态分布，不能采用普通最小二乘估计 D: 在满足正态分布时，极大似然估计和最小二乘估计参数估计量结果相同 E: 在经典经济学模型中，较多采用极大似然估计；非经典的计量经济学模型中较多采用最小二乘估计和矩估计
- 多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是 （ ）。 A: 非线性有偏估计 B: 非线性无偏估计 C: 线性有偏估计 D: 线性无偏估计
- 在一元线性回归模型中，试证：未知参数[tex=0.571x1.286]mRKL/orzOudCEARA8qn3Kw==[/tex]，[tex=0.5x1.286]PGyKeLDo0qv9T0n29ldi6w==[/tex]的最小二乘估计恰是极大似然估计。
内容
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在多元线性回归模型中,回归参数的最小二乘估计为
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普通最小二乘估计OLS是对待估参数求偏导来估计参数的。
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下列关于最小二乘估计表达错误的是()A.()最小二乘估计是求解回归系数的唯一办法B.()最小二乘估计有良好的性质，它是最佳线性无偏估计C.()最小二乘估计并非唯一的解决方案，但最小二乘估计容易求解，有显示解D.()最小二乘估计是通过最小化残差平方和得到的
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参数的普通最小二乘估计法和最大似然估计法的基本思想各是什么？
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线性回归模型估计参数有2种方法:极大似然估计法和最小二乘估计法,两种方法得到的结果一样吗?( ) A: 两种方法得到的参数估计量一样 B: 两种方法得到的参数估计量不一样