在一定条件下，最大似然估计具有渐近正态性。（ ）
对
举一反三
- 极大似然估计具有估计精度高、估计的一致性、渐近正态性和渐近有效性等优点。
- 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
- 在观测的概率密度满足正则条件的情况下，最大似然估计渐近地服从高斯分布，它是一种渐近的有效估计量（即渐近无偏，估计方差渐近地达到CRLB）。
- 关于极大似然估计说法错误的是（） A: 极大似然估计是一种常用的区间估计方法 B: 极大似然估计是一种常用的点估计方法 C: 极大似然估计具有渐近无偏性的特点 D: 极大似然估计具有一致性的优良性质
- 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
内容
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若似然函数存在，最大似然估计一定存在。
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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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下列有关极大似然估计的特点说法不正确的是() A: 极大似然估计是相合估计 B: 极大似然估计是同变估计 C: 极大似然估计是渐进正态的 D: 极大似然估计和贝叶斯完全不同
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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?
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最大似然法的假设条件是数据符合( )分布。 A: 概率密度 B: 随机多维 C: 多维正态 D: 离散正态