关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合

第1题：

设总体X在区间（2, 2θ)上服从均匀分布，参数θ＞1未知，从总体中抽取容量为10的简单随机样本，已知样本均值为5.66，样本最大值为8.72，样本最小值为2.24，则以下选项正确的是

A．似然函数为θ的单调减函数.

B．θ的极大似然估计值为4.36.

C．似然函数为θ的单调增函数.

D．似然函数为θ的先增后减函数.

E．θ的极大似然估计值为8.72.

F．θ的极大似然估计值为2.83.

G．θ的极大似然估计值为1.12.

第2题：

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

第3题：

对于自回归条件异方差模型（ARCH），通常采用的估计方法是

A．最小二乘法　

B．广义最小二乘法

C．极大似然估计法

D．岭回归方法

第4题：

下列关于极大似然估计的描述正确的是（）

A．若有未知参数 a ， 在 a 的全部可能取值中使样本观察值出现概率最大的那个值作为 a 的极大似然估计

B．极大似然估计总体分布的函数形式可以未知

C．极大似然估计是求总体分布参数估计的另一常用方法

D．似然函数可以用L（p）表示。

第5题：

17、回归分析中估计回归参数的方法主要（)

A．相关系数法

B．方差分析法

C．最小二乘估计法

D．极大似然法

E．矩估计法