Probit模型的估计方法是:
A: 普通最小二乘法
B: 极大似然
C: 广义最小二乘法
D: 边际效应
A: 普通最小二乘法
B: 极大似然
C: 广义最小二乘法
D: 边际效应
举一反三
- Probit模型的有效估计通常采用 A: 普通最小二乘法 B: 极大似然估计法 C: 非线性最小二乘法 D: 线性概率模型的估计方法
- Probit模型的哪种参数估计方法最有效 A: 普通最小二乘法 B: 非线性最小二乘法 C: 极大似然估计法 D: 2SLS法
- 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
- 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
- （），又称最小平方法。 A: 最小二乘法 B: 最大二乘法 C: 扩大时距法 D: 移动平均法