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
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