关于不分组数据Logistic回归，以下说法正确的是（ ）
A: 需要假定误差项服从正态分布
B: 不需要引入 S函数的变换
C: 可以用最小二乘法求解
D: 极大似然法对分组数据也可以使用
A: 需要假定误差项服从正态分布
B: 不需要引入 S函数的变换
C: 可以用最小二乘法求解
D: 极大似然法对分组数据也可以使用
D
举一反三
- Logistic回归分析的参数估计所用的方法是（ ）。 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
- 中国大学MOOC: 关于不分组数据Logistic回归，以下说法正确的是（ ）
- 条件logistic回归与非条件logistic回归的主要差别在于（ ）。 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
- EM问题可以求解哪些情况下的极大似然？ A: 缺失数据 B: 含有隐变量 C: 数据不符合正态分布 D: 缺少标签
- 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
内容
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在线性回归分析中，使用的估计方法是（）。 A: 最小二乘法 B: 最大二乘法 C: 极大似然法 D: 有效估计法
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下列关于极大似然估计的表述中,不正确的是()。 A: 极大似然估计法的基本思想是求未知参数使得样本获取样本值的概率最大. B: 极大似然估计法关键的是正确写出似然函数。 C: 极大似然估计计算量一般比矩估计大 D: 极大似然估计不需要知道总体服从什么分布
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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
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中国大学MOOC: Logistic回归通过极大似然估计得到的似然函数对应了哪种损失函数的极小化？
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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