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文章概述：最大似然估计法：通过构建似然函数，找到使得该函数最大的参数值作为无偏估计值。
最小二乘法：用于线性回归模型中，通过最小化误差平方和来估计参数。
矩估计法：利用样本矩来估计总
最大似然估计法：通过构建似然函数，找到使得该函数最大的参数值作为无偏估计值。
最小二乘法：用于线性回归模型中，通过最小化误差平方和来估计参数。
矩估计法：利用样本矩来估计总体矩，从而得到无偏估计值。
贝叶斯估计法：结合先验信息和样本数据，通过贝叶斯定理计算后验分布的均值作为无偏估计值。
