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
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