Różnice między OLS i MLE

OLS vs Mle

Często staramy się znikać, gdy temat dotyczy statystyk. Dla niektórych radzenie sobie ze statystykami jest jak przerażające doświadczenie. Nienawidzimy liczb, linii i wykresów. Niemniej jednak musimy zmierzyć się z tą wielką przeszkodą, aby ukończyć szkołę. Jeśli nie, twoja przyszłość byłaby ciemna. Bez nadziei i bez światła. Aby móc przekazać statystyki, często spotykamy OLS i MLE. „OLS” oznacza „zwykłe najmniejsze kwadraty”, podczas gdy „MLE” oznacza „oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa.”Zwykle te dwa terminy statystyczne są ze sobą powiązane. Dowiedzmy się o różnicach między zwykłymi najmniejszymi kwadratami a szacunkami maksymalnego prawdopodobieństwa.

Zwykłe najmniejsze kwadraty lub OLS można również nazwać liniowymi najmniejszymi kwadratami. Jest to metoda w przybliżeniu określania nieznanych parametrów znajdujących się w modelu regresji liniowej. Według książek statystyki i innych źródeł online, zwykłe najmniejsze kwadraty uzyskuje się poprzez minimalizację kwadratowych odległości pionowych między zaobserwowanymi odpowiedziami w zestawie danych a odpowiedziami przewidywanymi przez przybliżenie liniowe. Poprzez prostą formułę możesz wyrazić wynikowy estymator, zwłaszcza pojedynczy regresor, położony po prawej stronie modelu regresji liniowej.

Na przykład masz zestaw równań, które składają się z kilku równań, które mają nieznane parametry. Możesz użyć metody zwykłej najmniejszych kwadratów, ponieważ jest to najbardziej standardowe podejście w znalezieniu przybliżonego rozwiązania dla nadmiernie określonych systemów. Innymi słowy, jest to twoje ogólne rozwiązanie w minimalizacji suma kwadratów błędów w równaniu. Dopasowanie danych może być Twoją najbardziej przystosowaną aplikacją. Źródła internetowe stwierdziły, że dane, które najlepiej pasują do zwykłych najmniejszych kwadratów minimalizuje sumę kwadratowych resztek. „Resztkowe” to „różnica między zaobserwowaną wartością a dopasowaną wartością dostarczoną przez model."

Oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa, czyli MLE, jest metodą stosowaną w szacowaniu parametrów modelu statystycznego i do dopasowania modelu statystycznego do danych. Jeśli chcesz znaleźć pomiar wysokości każdego koszykarza w określonym miejscu, możesz użyć szacunków maksymalnego prawdopodobieństwa. Zwykle napotkasz problemy, takie jak ograniczenia kosztów i czasu. Gdybyś nie mógł sobie pozwolić na mierzenie wszystkich wyżyn koszykówki, oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa byłoby bardzo przydatne. Korzystając z oceny maksymalnego prawdopodobieństwa, możesz oszacować średnią i wariancję wysokości swoich pacjentów. MLE ustawiłby średnią i wariancję jako parametry w określaniu określonych wartości parametrycznych w danym modelu.

Podsumowując, szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa obejmuje zestaw parametrów, które można wykorzystać do przewidywania danych potrzebnych w rozkładowi normalnym. Dany, stały zestaw danych i ich model prawdopodobieństwa prawdopodobnie wytworzyłyby przewidywane dane. MLE dałby nam jednolite podejście, jeśli chodzi o oszacowanie. Ale w niektórych przypadkach nie możemy użyć oszacowania maksymalnego prawdopodobieństwa z powodu uznanych błędów lub problemu faktycznie nie istnieje w rzeczywistości.

Aby uzyskać więcej informacji na temat OLS i MLE, możesz zapoznać się z książkami statystycznymi, aby uzyskać więcej przykładów. Strony encyklopedia online są również dobrymi źródłami dodatkowych informacji.

Streszczenie:

1. „OLS” oznacza „zwykłe najmniejsze kwadraty”, podczas gdy „MLE” oznacza „oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa."

2. Zwykłe najmniejsze kwadraty lub OLS można również nazwać liniowymi najmniejszymi kwadratami. Jest to metoda w przybliżeniu określania nieznanych parametrów znajdujących się w modelu regresji liniowej.

3. Oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa, czyli MLE, jest metodą stosowaną w szacowaniu parametrów modelu statystycznego i dopasowania modelu statystycznego do danych.