Различия между OLS и MLE

OLS против MLE

Мы часто пытаемся исчезнуть, когда речь идет о статистике. Для некоторых, работа со статистикой - это ужасный опыт. Мы ненавидим числа, строки и графики. Тем не менее, нам нужно преодолеть это великое препятствие, чтобы закончить учебу. Если нет, ваше будущее будет темным. Нет надежды и света. Чтобы иметь возможность передавать статистику, мы часто сталкиваемся с OLS и MLE. «OLS» означает «обычные наименьшие квадраты», в то время как «MLE» означает «оценку максимального правдоподобия». Обычно эти два статистических термина связаны друг с другом. Давайте узнаем о различиях между обычными наименьшими квадратами и оценками максимального правдоподобия.

Обычные наименьшие квадраты или OLS также можно назвать линейными наименьшими квадратами. Это метод для определения неизвестных параметров, расположенных в модели линейной регрессии. Согласно книгам статистики и другим онлайн-источникам, обычные наименьшие квадраты получают путем сведения к минимуму суммарного квадрата вертикальных расстояний между наблюдаемыми ответами в наборе данных и ответов, предсказанных линейным приближением. С помощью простой формулы вы можете выразить полученную оценку, особенно одиночный регрессор, расположенный в правой части модели линейной регрессии.

Например, у вас есть набор уравнений, состоящий из нескольких уравнений, которые имеют неизвестные параметры. Вы можете использовать обычный метод наименьших квадратов, потому что это самый стандартный подход при поиске приблизительного решения для ваших чрезмерно определенных систем. Другими словами, это ваше общее решение для минимизации суммы квадратов ошибок в вашем уравнении. Подбор данных может быть вашим самым подходящим приложением. Интернет-источники заявили, что данные, которые наилучшим образом соответствуют обычным наименьшим квадратам, сводят к минимуму сумму квадратов остатков. «Остаточный» - это «разница между наблюдаемым значением и установленным значением, предоставляемым моделью».

Оценка максимального правдоподобия или MLE - это метод, используемый при оценке параметров статистической модели и для подгонки статистической модели к данным. Если вы хотите найти измерение высоты каждого баскетболиста в определенном месте, вы можете использовать оценку максимального правдоподобия. Обычно вы столкнулись с такими проблемами, как затраты и временные ограничения. Если вы не могли позволить себе измерить все высоты баскетболистов, оценка максимального правдоподобия была бы очень удобной. Используя оценку максимального правдоподобия, вы можете оценить среднее и отклонение высоты ваших предметов. MLE установил среднее значение и дисперсию в качестве параметров при определении конкретных параметрических значений в данной модели.

Подводя итог, оценка максимального правдоподобия охватывает набор параметров, которые могут быть использованы для прогнозирования данных, необходимых для нормального распределения. Данный фиксированный набор данных и его вероятностная модель, скорее всего, приведут к прогнозируемым данным. MLE даст нам единый подход, когда дело доходит до оценки. Но в некоторых случаях мы не можем использовать оценку максимального правдоподобия из-за признанных ошибок или проблема на самом деле даже не существует в действительности.

Для получения дополнительной информации о OLS и MLE вы можете обратиться к статистическим книгам для получения дополнительных примеров. Интернет-энциклопедия Веб-сайты также являются хорошими источниками дополнительной информации.

Резюме:

  1. «OLS» означает «обычные наименьшие квадраты», а «MLE» означает «оценка максимального правдоподобия».

  2. Обычные наименьшие квадраты или OLS также можно назвать линейными наименьшими квадратами. Это метод для определения неизвестных параметров, расположенных в модели линейной регрессии.

  3. Оценка максимального правдоподобия или MLE - это метод, используемый для оценки параметров статистической модели и для подгонки статистической модели к данным.