当熵和条件熵中的概率由数据估计（特别是极大似然估计）得到时，所对应的熵分别称为（）和（）

最大似然估计具有不变性 （名词解析）最大似然估计法（ML） 点估计的常用方法有( )。 Ⅰ．矩法 Ⅱ．极大似然法 Ⅲ．参数法Ⅳ．最小二乘法 对于满足基本假定的多元线性回归模型来说，普通最小二乘估计、极大似然估计与矩估计的结果是一样的，原理也是相同的。（） 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（）。 gistic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）。 对于多元线性回归模型中的参数，可以用普通最小二乘法、最大似然估计法和矩估计法进行估计，下列说法正确的是（ ）。 下面关于最大似然估计的说法中正确的是 《职熵》中的“熵”引用自 《职熵》中的“熵”引用自（） 模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。 最大似然估计和最小二乘法所用的思想是一致的。（） 遥测估计合格点数是指遥测数据估计值误差（有功≤2.0%，无功≤3.0%，电压≤0.5%）的点数（） 以一定概率由样本均数估计总体均数，宜采用 以一定概率由样本均数估计总体均数，宜采用 以一定概率由样本均数估计总体均数，宜采用 以下哪个说法正确：（）: 验后概率=ROC曲线下面积×似然比|验后概率=患病率×似然比|验后概率=验前概率×似然比|验后比=患病率×似然比|验后比=验前比×似然比 平均互信息量I（X；Y）与信源熵和条件熵之间的关系是（）。 熵表示的是数据中包含的信息量大小或着数据的混乱程度。熵越小，数据的纯度越高，数据越趋于一致，混乱程度越低；熵越大，数据的纯度越低，数据混乱程度越高。 设总体X～U(θ,θ),X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,求θ1,θ2的矩估计和最大似然估计.