极大似然估计、非线性估计和广义矩估计

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第一节 极大似然估计法
极大似然估计法（Maximum Likelihood method ML）的应用虽然没有普通最小二乘法广泛，但它是一个具有更强理论性质的点估计方法，它以极大似然原理为基础，通过概率密度函数或者分布律来估计总体参数。

第二节 似然比检验、沃尔德检验和拉格朗日乘数检验
似然比检验（Likelihood Ratio Test, LR）
瓦尔德检验（Wald Test, W）
拉格朗日乘数检验（Lagrange Multiplier Test, LM）

第三节 非线性回归模型
第四节 NLS 估计量的计算与假设检验
第五节 广义矩（GMM）估计

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这个是什么内容啊?书还是视频课?

极大似然估计课件

如果是楼主原创那就应该值这么多钱，谢谢发布