求助：LS与极大似然估计的一个弱弱的问题

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哪位大侠可以帮助解释一下：对于二元线性方程来说，极大似然估计和最小二乘估计相比较，有什么优缺点。我做了一个二元回归，极大似然估计的结果和最小二乘的结果是一样的，求助明白人：什么情况下应该用极大似然估计，什么情况下不需要用极大似然估计，多谢！

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关键词：极大似然估计 极大似然 似然估计 最小二乘估计 最小二乘 极大似然估计

最小二乘估计：不需要知道自变量的分布

MLS：已知自变量的分布，但不要求模型是线性，也不要求是正态。

其实LS也不需要分布必须是正态的，或者线性的，只是不需要知道因变量的分布形式。

mle是牺牲有效性以求一致性

学习学习！