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 цифры, линии и графики. Тем не менее, мы должны столкнуться с этим большим препятствием, чтобы закончить обучение. Если нет, твое будущее будет мрачным. Нет надежды и нет света. Чтобы иметь возможность передавать статистику, мы часто сталкиваемся с OLS и MLE. «OLS» означает «обычные наименьшие квадраты», а «MLE» означает «оценка максимального правдоподобия». Обычно эти два статистических термина связаны друг с другом. Давайте узнаем о различиях между наименьшими квадратами и оценками максимального правдоподобия.

Обычные наименьшие квадраты, или OLS, также можно назвать линейными наименьшими квадратами. Это метод приблизительного определения неизвестных параметров, находящихся в модели линейной регрессии. Согласно статистическим книгам и другим онлайн-источникам, обычные наименьшие квадраты получаются путем минимизации суммы квадратов вертикальных расстояний между наблюдаемыми откликами в наборе данных и откликами, предсказанными линейным приближением. Через простую формулу вы можете выразить полученную оценку, особенно один регрессор, расположенный в правой части модели линейной регрессии.

Например, у вас есть набор уравнений, который состоит из нескольких уравнений с неизвестными параметрами. Вы можете использовать обычный метод наименьших квадратов, потому что это наиболее стандартный подход при поиске приближенного решения ваших чрезмерно определенных систем. Другими словами, это ваше общее решение в минимизации суммы квадратов ошибок в вашем уравнении. Подбор данных может быть вашим наиболее подходящим приложением. Интернет-источники утверждают, что данные, которые лучше всего соответствуют обычным наименьшим квадратам, сводят к минимуму сумму квадратов невязок. «Остаточный» - это «разница между наблюдаемым значением и установленным значением, предоставленным моделью».

Оценка максимального правдоподобия, или MLE, - это метод, используемый для оценки параметров статистической модели и для подгонки статистической модели к данным. Если вы хотите найти измерение роста каждого баскетболиста в определенном месте, вы можете использовать оценку максимального правдоподобия. Обычно вы сталкиваетесь с такими проблемами, как стоимость и временные ограничения. Если бы вы не могли позволить себе измерить все высоты баскетболистов, оценка максимальной вероятности была бы очень полезной. Используя оценку максимального правдоподобия, вы можете оценить среднее значение и дисперсию роста ваших предметов. MLE будет устанавливать 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 использоваться для прогнозирования данных, необходимых при нормальном распределении. Данный фиксированный набор данных и его вероятностная модель, скорее всего, дадут предсказанные данные. MLE даст нам единый подход, когда дело доходит до оценки. Но в некоторых случаях мы не можем использовать оценку максимального правдоподобия из-за обнаруженных ошибок, или проблема на самом деле даже не существует.

Для получения дополнительной информации об OLS и MLE, вы можете обратиться к статистическим книгам для большего количества примеров. Веб-сайты энциклопедии 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 приблизительного 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..