关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2021-04-14 在实际社会经济中，往往会出现受限因变量问题，即一些连续应变量的值域是以某种受约束的形式出现，此时普通OLS方法已不适用，此时应该引进删失模型或截尾模型，Tobit模型就是截尾模型，采用极大似然估计法。 在实际社会经济中，往往会出现受限因变量问题，即一些连续应变量的值域是以某种受约束的形式出现，此时普通OLS方法已不适用，此时应该引进删失模型或截尾模型，Tobit模型就是截尾模型，采用极大似然估计法。 答案： 查看 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 对Logistic模型和Probit模型的参数估计通常采用极大似然估计法，用这种方法估计模型参数时，对样本抽取方法的要求是（） 工具变量法是回归模型出现多重共线性时采用的一种估计方法，该方法改变了原模型。() 定序回归可以用极大似然估计方法估计模型参数。 计量经济学模型一旦出现序列相关性，如果仍采用OLS法估计模型参数，则OLS估计量仍然是线性无偏估计量，但是会使得参数估计量非有效，变量的显著性检验失去意义。
