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。()
错误
举一反三
- 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
- 在模型古典假定满足的条件下，多元线性回归模型的最小二乘估计是（ ）估计
- 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?
- 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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多元线性回归模型的最小二乘估计与简单线性回归的原理不同
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在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下,普通最小二乘估计与极大似然估计得到的估计量:( )()。 A: 完全一样 B: 完全不同 C: 小样本下不同,大样本下相同 D: 小样本下相同,大样本下不同
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对于多元线性回归模型,参数β的最小二乘估计为,则是β的无偏估计。
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多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是 （ ）。 A: 非线性有偏估计 B: 非线性无偏估计 C: 线性有偏估计 D: 线性无偏估计
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线性回归模型估计参数有2种方法:极大似然估计法和最小二乘估计法,两种方法得到的结果一样吗?( ) A: 两种方法得到的参数估计量一样 B: 两种方法得到的参数估计量不一样