3、根据极大似然估计的思想，对参数的合理估计应该使得（）取最大值

相似题目

• 设总体X服从指数分布，概率密度为： https://assets.asklib.com/psource/2015102617080363377.jpg 其中λ未知。如果取得样本观察值为x 1 、x 2 、…、x n ，样本均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015102617081346948.jpg ，则参数λ的极大似然估计 https://assets.asklib.com/psource/2015102617082645429.jpg 是：（）

  A . ['['xB .https://assets.asklib.com/psource/2015102617081346948.jpg C . nhttps://assets.asklib.com/psource/2015102617081346948.jpg D . 1／https://assets.asklib.com/psource/2015102617081346948.jpg

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• 对模型参数估计值的符号和大小合理性进行的检验，属于（）。

  A . A.经济意义检验 B . B.计量经济检验 C . C.统计推断检验 D . D.稳定性检验

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• 设X1，…，X是取自总体X的容量为n的样本．已知总体X服从参数为λ的指数分布，即X的概率密度函数为则λ的最大似然估计是（）．

  A .https://assets.asklib.com/psource/2015102915515648810.jpg B .https://assets.asklib.com/psource/2015102915521272593.jpg C .https://assets.asklib.com/psource/201510291552233937.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015102915523584859.jpg

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• 设总体X服从指数分布，概率密度为（）。其中λ未知。如果取得样本观察值为X1，X2，…，X，样本均值为X，则参数λ的极大似然估计是（）。

  A . ['x5B .https://assets.asklib.com/psource/2015103009361331257.jpg C . nD .https://assets.asklib.com/psource/2015103009362870429.jpg

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• 对于（）特性不完全了解的复杂估计问题，工程上可用一些近似计算方法来处理，常见的有基于局部线性化思想的广义卡尔曼滤波器、贝叶斯或极大后验估值器和可以根据滤波过程的历史知识自动修改参数的自适应滤波或预报技术等。

  A . A．实测系统或对动态系统 B . B．非线性系统或对动态系统 C . C．线性系统或对动态系统 D . D．统计系统或对动态系统

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• 设总体X服从参数为λ的泊松分布，其中λ未知．X1，…，X是取自总体X的样本，则A的最大似然估计是（）．

  A . X B . S2 C . S D . 2

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• 极大似然估计法的数学原理为（ ）。

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• EM算法指的是最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm，又译期望最大化算法)，是一种迭代算法，用于含有隐变量(latentvariable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。

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• 最大似然估计方法需要赋予未知参数初值才能迭代运算，所以得到的参数估计量不如OLS方法得到的估计量精确。

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• 在正态总体中，样本均值是总体均值的极大似然估计量。

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• 极大似然估计函数取对数是为了导数求极大值方便，因为似然函数和对数似然函数的极大值相同。

  A:正确; B:错误

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• 设X₁，X₂，...，X_n是来自参数为λ的泊松分布总体的一个样本，试求λ的极大似然估计量及矩估计量。

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• 设是取自总体X的一个样本，X的分布函数为，其中θ未知，θ＞0.试求θ的极大似然估计量.

  设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970677629200813.png' />是取自总体X的一个样本，X的分布函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970677646302791.png' />，其中θ未知，θ＞0.试求θ的极大似然估计量.

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• 设总体X~U<0.θ).其中未知参数θ>0。为来自总体X的一个简单随机样本,求θ的矩估计量和最大似然估计

  设总体X~U<0.θ).其中未知参数θ>0。<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695041852822.png' />为来自总体X的一个简单随机样本,求θ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695055661612.png' />和最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695070951486.png' />.

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• 随机变量X服从[0，θ]上的均匀分布，今得x的样本观测值：0.9，0.8，0.2，0.8，0.4，0.4，0.7，0.6，求θ的矩法估计和极大似然估计，它们是否为θ的无偏估计。

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• 设是取自总体X的一个样本，总体X的密度两数为，其中-∞＜μ＜+∞，μ未知，易知μ的极大似然估计量，问：（1)

  设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/97067783598264.png' />是取自总体X的一个样本，总体X的密度两数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970677902197427.png' />，其中-∞＜μ＜+∞，μ未知，易知μ的极大似然估计量，问： (1)<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970677922640596.png' />是μ的无偏估计吗？若不是，请修正. (2)μ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970677942041706.png' />是μ的无偏估计吗？是相合估计吗？

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• 12、极大似然估计中，使用对数似然函数是为了____。

  A．便于似然函数求导 B．将求极大值问题转化为求极小值问题 C．提高似然函数灵敏度 D．便于似然函数求和

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• 在统计计算中，（)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。

  A．K-Means算法 B．Apriori算法 C．最大期望算法 D．KNN算法

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• 6、设某产品合格率p可能的取值为0＜p＜1, 为估计p, 现从大批的该产品中随机抽查了10件, 发现恰有8件产品合格. 则该产品合格率p的极大似然估计值为

  A．2/3 B．3/4 C．4/5 D．5/6

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• 20、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。

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• 下列关于极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，MLE)，说法正确的是（)

  A．MLE可能并不存在 B．MLE总是存在 C．如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的 D．如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的

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• 4、高斯分布协方差的最大似然估计是无偏估计

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• 97、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。

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• 7、随机前沿分析的估计方法，是采用极大似然估计，而非最小二乘估计。

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