最小二乘法和最大似然法的基本原理。
在计算一元线性回归方程的系数时，最常用的方法是( )。A．最小二乘法B．最大似然法C．猜测法D．差消法
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一元回归参数估计的参数求解方法不包括()。A.最大似然法B.距估计法C.最小二乘法D.欧式距离法
对于多元线性回归模型中的参数，可以用普通最小二乘法、最大似然估计法和矩估计法进行估计，下列说法正确的是（ ）。A.普通最小二乘法和矩估计法得到的结果相同，但是与最大似然估计法不相同 B.普通最小二乘法和最大似然估计法得到的结果相同，但是与矩估计法不相同 C.这三种方法估计的结果是各不相同的 D.这三种方法估计的结果是相同的
对于包含消费量和消费价格的模型，参数估计应采用A．普通最小二乘法B．极大似然法C．间接最小二乘法D．工具变量法
16、最大似然分类法是求出像元数据对于各类别的似然度，把该像元分到似然度最大的类别中去的方法。
完成矩法估计和最大似然估计题目
关于最大似然法，说法正确的是A．最大似然法准确率高，速度慢。B．最大似然法是一种基于概率模型的方法。C．最终概率值（似然值）是各个子概率连乘的结果。D．序列里的每一个替换都会被考虑。
