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
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
举一反三
- 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
- 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
- 在线性回归分析中，使用的估计方法是（）。 A: 最小二乘法 B: 最大二乘法 C: 极大似然法 D: 有效估计法
- 哪些不属于事故预测参数模型的参数评估方法 A: 普通最小二乘法 B: 贝叶斯估计法 C: 最大估计法 D: 最小似然估计法
- 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