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
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
C
举一反三
- 对一元正态线性回归模型，其回归系数的最小二乘估计与最大似然估计是否一样?
- 在正态误差假设下,非线性回归的最小二乘估计与最大似然估计是相同的
- 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？
- 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
- 金融计量学中常用的估计方法主要有（） A: 普通最小二乘估计 B: 加权最小二乘估计 C: 极大似然估计法 D: 广义矩估计法
内容
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对于满足基本假定的多元线性回归模型来说,普通最小二乘估计、极大似然估计与矩估计的结果是一样的,原理也是相同的。()
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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: 随机前沿分析的估计方法，是采用极大似然估计，而非最小二乘估计。
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关于最大似然估计，下列说法正确的是： A: 最大似然估计是似然函数最大所对应的参数作为估计； B: 最大似然估计一定是最小方差无偏估计； C: 最大似然方程是最大似然估计的充分条件； D: 高斯白噪声中未知常数的最大似然估计为样本均值。
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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。