线性模型有哪些参数估计方法

线性模型的参数估计方法包括最小二乘估计法、最大似然估计法、贝叶斯估计法等。其中，最小二乘估计法是最常用和最简单的方法，它通过最小化残差平方和来估计模型参数。最大似然估计法则是在给定观测数据的条件下，选择最能解释数据的参数值作为估计值。贝叶斯估计法则是在Bayesian框架下，通过先验分布和似然函数来计算后验分布，从而得到参数的估计值。