普通最小二乘法(Ordinary Least Square,OLS):最合理的参数估计量应该使得模型能够最好地拟合样本数据,也就是使残差平方和最小。
最大似然法(MaximumLikelihood,ML):最合理的参数估计量应该使得从模型总体中抽到该n组样本观测值的联合概率(也即似然函数)最大。
矩法(Method ofMoment,MM):就是用样本矩估计总体矩。
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