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。

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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• 在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。

  A . 完全一样 B . 完全不同 C . 小样本下不同，大样本下相同 D . 小样本下不同，大样本下不同

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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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• 参数估计是依据样本信息推断未知的总体参数。（）

  A . 正确 B . 错误

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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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• 区间估计不仅给出了未知参数的估计范围，而且还可以给出该范围包含参数真值的可信程度。（）

  A . 正确 B . 错误

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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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• 若似然函数存在，最大似然估计一定存在。

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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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• 证明p_i的最大似然估计（t)有如F性质:（1)是强一致估计:（2)是渐近正态和无偏估计。

  证明p_i的最大似然估计<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-24/972415173612228.png' />(t)有如F性质: (1)是强一致估计: (2)是渐近正态和无偏估计。

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• 设 是来自总体X的简单随机样本，已知X~E（λ),其中λ＞0是未知参数,试求（I)λ的矩估计量（II)λ的最大

  设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564391566801.png' />是来自总体X的简单随机样本，已知X~E(λ),其中λ＞0是未知参数,试求 (I)λ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564415083146.png' /> (II)λ的最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564423164609.png' />

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• 设总体X服从均匀分布 取容量为6的样本值:则θ的矩估计为（); 最大似然估计为

  设总体X服从均匀分布<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-30/964966697678453.png' />取容量为6的样本值: <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-30/964966707200997.png' /> 则θ的矩估计为(); 最大似然估计为

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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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• 设方程10-2x-cosx=0的迭代法为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/50862001-50865000/50862921/968086348700253.png' />,说明对于任意初值此迭代收敛，并估计要求具有10位有效数字时大约要迭代多少步。

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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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• 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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• 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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• 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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• 在长管流动计算中，当流量或管径未知时，由于流动雷诺数无法求得，使得摩擦因子也无法确定。通常先设定一个估计值(λ₁)，再用莫迪图作迭代运算。估计值可用如下方法设定：

  A．任意选择；B．参考类似的例子；C．在莫迪图中按相对粗糙度查完全粗糙区的直。

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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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• 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

  A．残差平方和 B．回归平方和 C．似然函数 D．概率密度函数

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