1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....然后素都将被视为待估参数。例如创建个命名的系数向量于是可以写出下面的似然说明,,假定知道模型参数的真实值，并且想用产生个包含每个观测值的贡献的序列。可以将已知的参数赋值给系数向量的列。注意到，我们能将对数似然函数写成所有观测值的对数似然贡献和的形式，这里单个贡献由下面的式子给出以只含个解释变量的元线性回归方程为例函数的说明是很容易的，因为似然函数的说明只是系列对序列的赋值语句，这些赋值语句在极大化的过程中被反复的计算。我们所要做的只是写下组语句，在计算时，这些语句将描述个包含每个观测值对似然函数贡献的序,极大似然对象概述用对数极大似然估计来估计个模型，主要的工作是建立用来求解似然函数的说明文本。用指定对数极大似然,......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....,假定知道模型参数的真实值，并且想用产生个包含每个观测值的贡献的序列。可以将已知的参数赋值给系数向量的到元素，然后素都将被视为待估参数。例如创建个命名的系数向量于是可以写出下面的似然说明由于说明中的已命名的系数向量的所有元素都将被视为待估参数，必须确定所有的系数确实影响了个或多个似然贡献的值。如果个参数对似然没有影响，那么在试图进行参数估计时，将遇到个奇异错误。应该注意到除了系数元素外所有的对象在估计过程中都将被视为固定的，不可改变的。例如，假定是工作文件中个已命名的标量，如果将子表达式定义如下将不会估计。的值将被固定在估计的开始值上。估计的顺序说明包含了个或多个能够产生包含似然贡献的序列的赋值语句。在执行这些赋值语句的时候，总是从顶部到底部执行，所以后面计算要用到的表达式应放在前面。对整个样本重复地计算每个表达式......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....这些模型可能是现存方法的个扩展，也可能是类全新的问题。为了能解决这些特殊的问题，提供了对数极大似然估计对象这工具来估计各种不同类型的模型。对数极大似然估计对象提供了个般的，开放的工具，可以通过这个工具极大化相关参数的似然函数对大类模型进行估计。第八章对数极大似然估计使用对数极大似然估计对象估计时，我们用的序列生成器，将样本中各个观测值的对数似然贡献描述为个未知参数的函数。可以给出似然函数中个或多个参数的解析微分，也可以让自动计算数值微分。将寻找使得指定的似然函数最大化的参数值，并给出这些参数估计的估计标准差。在本章，我们将详细论述对数极大似然估计对象，说明其般特征。并给出了些可以使用该方法的具体的例子。对数极大似然估计的基本原理极大似然估计的基本原理设总体的概率密度函数为，其类型是已知的，但含有未知参数向量。我们的目的就是依据从该总体抽得的随机样本寻求对的估计。观测值,的联合密度函数被给定为其中,......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....包含了些常用方法，如最小二乘法非线性最小二乘法加权最小二乘法等方法，这些方法可以解决可能遇到的大多数估计问题。但是，我们在研究中也可能会碰到些不在上述之列的特殊的模型，这些模型可能是现存方法的个扩展，也可能是类全新的问题。为了能解决这些特殊的问题，提供了对数极大似然估计对象这工具来估计各种不同类型的模型。对数极大似然估计对象提供了个般的，开放的工具，可以通过这个工具极大化相关参数的似然函数对大类模型进行估计。第八章对数极大似然估计使用对数极大似然估计对象估计时，我们用的序列生成器，将样本中各个观测值的对数似然贡献描述为个未知参数的函数。可以给出似然函数中个或多个参数的解析微分，也可以让自动计算数值微分。将寻找使得指定的似然函数最大化的参数值，并给出这些参数估计的估计标准差。在本章，我们将详细论述对数极大似然估计对象，说明其般特征。并给出了些可以使用该方法的具体的例子......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....是当年价格的国内生产总值，代表当年价格的居民消费值，代表年为的价格指数，代表宏观税率，是税收总额，代表自发消费，代表边际消费倾向，则参数向量为,,，我们可以写出这个方程的对数极大似然函数式中利用极大似然方法求解，作为语句的个例子，考虑下面的说明用观测值顺序来计算模型，此种方式是先用第个观测值来计算所有的赋值语句，接下来是用第二个观测值来计算所有的赋值语句，如此往复，直到估计样本中所有观测值都使用过。本例将方差作为未知参数，起求解。进行极大似然求解之后，得到和的估计值是方差的估计结果。这个结果与第章的例的结果相同，说明对于该线性方程，利用极大似然估计得到的结果与利用普通最小二乘估计得到的结果完全相同。包含了些常用方法，如最小二乘法非线性最小二乘法加权最小二乘法等方法，这些方法可以解决可能遇到的大多数估计问题。但是......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....这样就必须指定采用那种方式，即观测值和方程的执行顺序。观测值顺序默认情形下，用观测值顺序来计算模型，此种方式是先用第个观测值来计算所有的赋值语句，接下来是用第二个观测值来计算所有的赋值语句，如此往复，直到估计样本中所有观测值都使用过。这是用观测值顺序来计算递归模型的正确顺序，递归模型中每个观测值的似然贡献依赖于前面的观测值，例如模型或模型。方程顺序可以改变计算的顺序，这样就可以用方程顺序来计算模型，先用所有的观测值来计算第个赋值语句，然后用所有的观测值计算第二个赋值语句，如此往复，对说明中每个赋值语句都用同样方式进行计算。这是用中间序列的总量统计作为后面计算的输入的模型的正确顺序。可以通过在说明中加入条语句来声明所选择的计算方法。要用方程顺序来计算，仅加行关键字。要用样本顺序来计算，可以用关键字。如果没有给出关键字，那么系统默认为。例元线性回归方程的极大似然估计以消费函数为例，分析普通回归方程的极大似然估计方法。样本区间为年......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....接下来是用第二个观测值来计算所有的赋值语句，如此往复，直到估计样本中所有观测值都使用过。这是用观测值顺序来计算递归模型的正确顺序，递归模型中每个观测值的似然对模型进行重复计算时采用方程顺序和样本观测值顺序两种不同方式，这样就必须指定采用那种方式，即观测值和方程的执行顺序。观测值顺序默认情形下，用观测值顺序来计算模型，此种方个或多个能够产生包含似然贡献的序列的赋值语句。在执行这些赋值语句的时候，总是从顶部到底部执行，所以后面计算要用到的表达式应放在前面。对整个样本重复地计算每个表达式。件中个已命名的标量，如果将子表达式定义如下将不会估计。的值将被固定在估计的开始值上。估计的顺序说明包含了个或多个似然贡献的值。如果个参数对似然没有影响，那么在试图进行参数估计时，将遇到个奇异错误。应该注意到除了系数元素外所有的对象在估计过程中都将被视为固定的，不可改变的。例如，假定是工作文由于说明中的已命名的系数向量的所有元素都将被视为待估参数......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....注意，可以将对数似然函数写成时刻所有观测值的对数似然贡献和的形式，这里对数似然的单个贡献用小写字母表示由下面的式子给出,式也可用标准正态分布的密度函数表示式中标准正态分布的对数似然函数为这里对数似然函数每个观测值的贡献式又可以由下面的式子给出,,极大似然对象概述用对数极大似然估计来估计个模型，主要的工作是建立用来求解似然函数的说明文本。用指定对数极大似然函数的说明是很容易的，因为似然函数的说明只是系列对序列的赋值语句，这些赋值语句在极大化的过程中被反复的计算。我们所要做的只是写下组语句，在计算时，这些语句将描述个包含每个观测值对似然函数贡献的序列。注意到，我们能将对数似然函数写成所有观测值的对数似然贡献和的形式......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....可以将对数似然函数写成时刻所有观测值的对数似然贡献和的形式，这里对数似然的单个贡献用小写字母表示由下面的式子给出的随机抽取的个样本观测值的联合概率函数为这就是变量的似然函数。对似然函数求极大值和对数似然函数求极大值是等价的，式的对数似然函数形式为线性回归模型的般形式其中是解释变量个数，是观测值个数，随机扰动项，那么服从如下的正态分布其中,,线性回归模型的般形式其中是解释变量个数，是观测值个数，随机扰动项，那么服从如下的正态分布其中,,的随机抽取的个样本观测值的联合概率函数为这就是变量的似然函数。对似然函数求极大值和对数似然函数求极大值是等价的......”。