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> 似然
"似然"相关考试题目
1.
一元线性回归模型Yi=β0＋β1Xi＋μi的残差平方和RSS=100，样本容量n=25，则回归模型的方差δ2的最大似然
2.
最大似然法（ML）
3.
最大似然译码准则依赖先验概率。（ ）
4.
在钻石称量中，参数 的矩估计与极大似然估计是相同的。
5.
设总体X的概率密度函数是 λ>0为未知参数，x1，x2，...，xn是一组样本值，求参数λ的最大似然估计。
6.
最大似然估计准则适用于
7.
最大似然法构建进化树是基于这样一个假设:似然性最高的进化树就是最优的进化树。
8.
用矩估计法和极大似然估计法对某参数估计所得的估计一定不一样.
9.
设 是未知参数 的极大似然估计量, ,则 是 的极大似然估计量。
10.
在密度函数中参数α的极大似然估计量是什么？矩法估计量是什么？
11.
设总体X~N（μ，σ2），对于容量为n的样本，求使得P{X≥θ}=0.05的参数θ的极大似然估计。
12.
OD反推应用最大似然估计法的前提条件是对象地域的（ ）为已知。
13.
未知参数的极大似然估计量可以唯一确定。
14.
logistic回归参数估计过程主要采用最大似然估计
15.
线性回归模型的所有参数的最小二乘估计量和极大似然估计量都相同
16.
假设类的观测似然概率是单维高斯分布，且高斯分布的方差已知，则待估计参数就是
17.
定位计算的基本方法包括：（ ）、（ ）、极大似然估计法、最小最大法。
18.
设总体X具有正态分布N(μ，σ2)． 若μ已知，求σ2的极大似然估计．
19.
正态母体中参数σ2的极大似然估计不是（）。
20.
设X1，X2，…，Xn是来自总体的一个样本，且X～π(λ)，求P{X=0}的极大似然估计．
21.
设总体X的密度函数为f（x，θ），X1，X2，…，Xn为其样本，求θ的极大似然估计。
22.
最大似然估计法的核心公式是()
23.
设总体X的概率密度为其中θ＞0为待估参数．从X中抽得样本X1，…，Xn试求θ的矩估计和最大似然估计．
24.
(1) 设是参数θ的无偏估计，且有，试证不是θ2的无偏估计． (2) 试证明均匀分布 中未知参数θ的最大似然估计
25.
设总体X的概率密度为 试用样本X 1 ，X 2 ，…，X n 求参数α的矩估计和最大似然估计．
26.
所有的极大似然估计量都可以通过解似然方程求得
27.
总体X的分布律为:已知取得样本值:1，2，1，则参数θ的极大似然估计为（ ）。
28.
(2009年)设总体X的概率密度 ，X 1 ，X 2 …，X n 是来自总体X的样本，则参数θ的最大似然估计量是( )。
29.
设4,3,4,3,5,4,4,5是来自总体 的一个样本观测值,则 的极大似然估计是( )
30.
未知参数的矩估计量和最大似然估计量都是无偏估计量
31.
${X_1},{X_2},...,{X_n}$，是来自均匀分布 X~U(-a,a)的样本，用最大似然估计法估计参数a为（）
32.
设总体X～E(λ)，则λ的矩估计和极大似然估计分别为()
33.
贝叶斯估计和极大似然估计的根本区别是:
34.
设总体X服从参数为 的指数分布，x1，x2，...，xn是一组样本值，求参数θ的最大似然估计。
35.
______给出了先验概率、后验概率、似然概率之间的关系。
36.
设总体的密度为： 从X中抽得简单样本X 1 ，…，X n 。试求未知参数θ的矩估计和最大似然估计。
37.
试证σ的最大似然估计量是σ的无偏估计．
38.
logistic回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计（maximum likelihood estimate）。
39.
总体分布中含有多个未知参数的最大似然估计方法与总体分布中只含一个未知参数的最大似然估计方法是类似的.
40.
设总体 X1，X2，…，Xn是X的一个样本，求θ的矩估计量及极大似然估计量。
41.
最大似然译码等价于最大后验概率译码的条件是（）。
42.
极大似然估计法估计参数要求随机变量具有相同的分布。
43.
参数的点估计常用的有两个方法：矩估计和极大似然估计。
44.
设X服从参数为λ的指数分布，（X1, X2, ... , Xn）为来自总体X的样本。则λ的最大似然估计为
45.
在正态总体中,样本均值是总体均值的极大似然估计量。
46.
最大似然分类的基本假设是地物的光谱特征近似服从正态分布。
47.
矩估计与极大似然估计是相同的。
48.
一人打靶 n 次，命中 k 次，则命中率的最大似然估计为 k/n
49.
若 是参数θ的极大似然估计,则 为g(θ)的极大似然估计。A. 对 B. 错
50.
参数的无偏估计一般不唯一，但是最大似然估计总是唯一的。
