A、A
B、B
C、C
D、D
更多“ 设OLS法得到的样本回归直线为<img src="https://nimg.ppkao.com/2019-04/wangxuan/2019041217180012476.jpg?sign=60ef305ca7970a0053c3e8c479b5fdc5&t=62d57f22" />以下说法不正确的是（）。<br /> <img src="https://nimg.ppkao.com/2019-04/wangxuan/2019041217182113394.jpg?sign=e788cbc6fa9ba08e0af82e8fbce804d4&t=62d57f22" />”相关的问题
A、相比于其他方法，OLS法可以充分利用所估计的单方程样本数据信息 B、相比于其他方法，OLS法利用了模型系统提供的所有信息 C、相比于其他方法，OLS法可以较好避免确定性误差的传递 D、相比于其他方法，OLS法对样本容量要求不高 E、对于递归模型，可以依次对每个结构方程采用OLS法估计
A、（1）设总体<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041516401032807.jpg" />参数σ2已知<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041516404264804.jpg" />是来自X一个样本值。求μ的最大似然估计值。
（2）设总体<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041516410433618.jpg" />参数μ已知<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041516412861381.jpg" />为一相应的样本值。求σ2的最大似然估计值。
A、设总体X的概率密度为
<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041817200050820.jpg" />
其中θ>0．如果取得样本<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041817201638582.jpg" />求参数θ的矩估计量与最大似然估计量。
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