正确答案是：A: 最小二乘法

### 专业分析：

在线性回归分析中，最常用的估计方法是**最小二乘法**。这是因为最小二乘法具有简单、计算效率高，并且在一定条件下具有良好统计性质（无偏性、最小方差等）的优点。

#### 最小二乘法（OLS - Ordinary Least Squares）：
- **核心思想**：最小二乘法的目标是选择一组回归系数，使得所预测的因变量值与实际观测值之间的平方误差之和最小。
- **数学表达**：对于给定的一组数据点 \((x_i, y_i)\)，最小二乘法要最小化下面的目标函数：
\[
\text{SSE} = \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2
\]
其中 \(y_i\) 是观测值，\(\hat{y}_i\) 是模型预测值。

#### 其他选项分析：
- **极大似然法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）**：
- 虽然极大似然法也可以用于估计回归系数，并且在某些模型和假设下（如正态分布误差）与最小二乘法结果相同，但在基本的线性回归框架中通常直接采用最小二乘法。

- **最大二乘法和有效估计法**：
- **最大二乘法**不是一个标准的统计术语，可能是对最小二乘法的误解。
- **有效估计法**通常是一类估计性质的描述（如BLUE：best linear unbiased estimator），而不是具体的方法。

因此，在标准线性回归中，最小二乘法是最常用和最直接的方法。