logistic模型的估计方法为: A:Ordinary least squares B:Ordinary least squares C:Poisson distribution D:Maximum likelihood estimation

选项 D: Maximum likelihood estimation 是 logistic 模型的估计方法。

Logistic 回归是一种二分类模型，它使用 logistic 函数来表示一个事件的概率。这个函数的参数通常使用最大似然估计法来确定。最大似然估计法是一种常见的统计学方法，用于估计给定模型下观测数据的参数值。在 logistic 回归中，最大似然估计法用于最大化观测数据的似然函数，从而确定模型的参数。因此，选项 D: Maximum likelihood estimation 是 logistic 模型的估计方法。选项 A 和 B （Ordinary least squares）和选项 C （Poisson distribution）通常用于线性回归和泊松回归等其他类型的模型。