29.關於線性迴歸與邏輯斯迴歸，下列敘述哪一項錯誤？
(A) 線性迴歸的應變數連續型，邏輯斯迴歸應變數是類別型
(B) 線性迴歸的應變數和自變數之間的關係假設是線性相關的，邏輯斯迴歸 的應變數和自變數是非線性的
(C) 線性迴歸應變數 y 的觀察值是服從常態分布的；邏輯斯迴歸應變數 y 是 服從二項分布 0 和 1 或者多項分布的
(D) 關於係數估計，線性迴歸採用最大似然法（Maximum Likelihood, ML）， 邏輯斯迴歸採用最小平方法（Least Square, LS）

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統計： A(0), B(2), C(8), D(38), E(0) #3103454

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#6324683

❌ (D) 關於係數估計，線性迴歸採用最大似然法（Maximum Likelihood, ML），邏輯斯迴歸採用最小平方法（Least Square, LS） ❌錯誤

  • 線性迴歸 (Linear Regression) 採用 最小平方法 (Least Squares, LS)：
                  透過最小化殘差平方和 (Sum of Squared Errors, SSE) 來估計參數：
  • 邏輯斯迴歸 (Logistic Regression) 採用 最大似然估計法 (Maximum Likelihood, ML)：
    • 由於邏輯斯迴歸的目標是估計「成功 (1) 或失敗 (0) 的機率」，因此透過最大化對數似然函數來估計參數：
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