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[判断题]

Logistic回归模型的参数估计不能使用普通最小二乘法（OLS)应使用极大似然估计法。（)

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第1题

Logistic回归的参数估计方法是（)。

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

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第2题

线性回归通常可使用最小二乘法、极大似然估计等方法得到最优参数。（)

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第3题

在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可以采用极大似然估计直接进行参数估计。（)

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第4题

语言模型的参数估计经常使用MLE（最大似然估计)。面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用去噪。（）

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第5题

回归模型不可以用OLS估计，因为它是一个非线性模型。（)

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第6题

关于总体参数的估计量，以下说法正确的有（)。

A.估计量具有唯一性

B.估计量可以有不同的表达式

C.矩估计和极大似然估计得到的估计量一定是不同的

D.矩估计得到的估计量总是优于极大似然估计

E.在已知总体分布信息的情况下矩估计一般不如极大似然估计好

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第7题

OLS法是使残差平方和最小化的估计方法。（)

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第8题

为研究各种因素对居民是否选择家庭医生签约的影响，应使用下列哪种统计学方法（）

A.logistic回归模型

B.卡方检验

C.非参数检验

D.u检验

E.t检验

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第9题

若线性回归模型满足假设条件（1) ~ （4)，但扰动项不服从正态分布，则尽管OLS估计量不再是BLUE,但仍为无偏估计量。（)

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第10题

机器学习中的多元线性回归与Logistic回归分析都属于有监督学习算法。（)

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