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）。
正确
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。
- 渐近无偏估计量也是无偏估计.
- 在一定条件下，最大似然估计具有渐近正态性。（ ）
- 若是参数的一个估计量,当满足( )时,称为的渐近无偏估计。c779bb878429417946a379b97c90e51e.gif55966570e4b0ec35e2d507d2.gifc779bb878429417946a379b97c90e51e.gif55966570e4b0ec35e2d507d2.gif
- 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
内容
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估计总体比例时，样本比例的渐近分布为正态分布
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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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当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（） A: 有偏估计量 B: 有效估计量 C: 无效估计量 D: 渐近有效估计量
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任何情况下，复杂性渐近阶低的算法都比复杂性渐近阶高的算法有效。
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当线性回归模型存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是( ) A: 有偏估计量 B: 有效估计量 C: 无偏估计量 D: 渐近有效估计量