为了获得参数的最优估计，平差选择了最小二乘原则。在观测值正态分布随机变量假设下，极大似然原则与最小二乘原则具有一致的要求：[img=136x26]17869abc70b24a5.png[/img]。（ ）
A: 对
B: 错
A: 对
B: 错
举一反三
- 为了获得参数的最优估计，平差选择了最小二乘原则。在观测值正态分布随机变量假设下，极大似然原则与最小二乘原则具有一致的要求：[img=136x26]17da6d7ed28a3ca.png[/img]。（ ）
- 为了获得参数的最优估计，平差选择了最小二乘原则。在观测值正态分布随机变量假设下，极大似然原则与最小二乘原则具有一致的要求
- 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
- 测量平差中，当观测值为正态随机变量时，基于最小二乘准则和最大似然估计准则得到的平差结果是一致的。（ ）