极大似然估计中，使用对数似然函数是为了（)

A.区间

B.矩阵

C.点

D.极大似然

A.偏最小二乘

B.极大似然估计

C.普通最小二乘法

D.以上说法都不对

在例9.1中，我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。

(i)利用CRIME L RAW中的数据， 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。

(ii)根据估计 。数据存在过度散布的证据吗？该如何调整泊松极大似然估计标准误？

(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3，计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论？

A.的极大似然估计值为28/45

B.的极大似然估计值为96/155

C.的极大似然估计值为3/4

D.的极大似然估计值为3/5

A.如果有效估计量存在，那么最大似然估计就是有效估计量

B.如果有效估计量存在，最大似然估计是最小方差无偏估计

C.高斯白噪声中未知常数的最大似然估计为样本均值

D.即使有效估计量存在，最大似然估计也不一定是有效估计量

设总体X的概率密度函数为

x₁，x₂，...，x_n是从X取出的样本观测值，求总体参数a的矩估计值和最大似然估计值。