Differenze tra OLS e MLE Differenza tra

OLS vs MLE

Spesso proviamo a svanire quando l'argomento riguarda le statistiche. Per alcuni, trattare con le statistiche è come un'esperienza terrificante. Odiamo i numeri, le linee e i grafici. Tuttavia, dobbiamo affrontare questo grande ostacolo per finire la scuola. Altrimenti, il tuo futuro sarebbe buio. Nessuna speranza e nessuna luce. Per poter passare le statistiche, spesso incontriamo OLS e MLE. "OLS" sta per "minimi quadrati ordinari" mentre "MLE" sta per "stima di massima verosimiglianza". "Di solito, questi due termini statistici sono correlati tra loro. Scopriamo le differenze tra le stime dei minimi quadrati ordinari e delle probabilità massime.

I minimi quadrati ordinari, o OLS, possono anche essere chiamati minimi quadrati lineari. Questo è un metodo per determinare approssimativamente i parametri sconosciuti situati in un modello di regressione lineare. Secondo i libri di statistica e altre fonti online, i minimi quadrati ordinari si ottengono riducendo al minimo il totale delle distanze verticali quadrate tra le risposte osservate all'interno dell'insieme di dati e le risposte previste dall'approssimazione lineare. Attraverso una semplice formula, è possibile esprimere lo stimatore risultante, in particolare il singolo regressore, situato sul lato destro del modello di regressione lineare.

Ad esempio, si ha un insieme di equazioni che consiste di diverse equazioni con parametri sconosciuti. È possibile utilizzare il metodo dei minimi quadrati ordinari perché questo è l'approccio più standard per trovare la soluzione approssimativa ai sistemi eccessivamente determinati. In altre parole, è la soluzione complessiva per minimizzare la somma dei quadrati di errori nella tua equazione. L'adattamento dei dati può essere la tua applicazione più adatta. Fonti online hanno dichiarato che i dati che si adattano meglio ai minimi quadrati ordinari riducono al minimo la somma dei residui quadratici. "Residuo" è "la differenza tra un valore osservato e il valore adattato fornito da un modello. “

La stima della massima verosimiglianza, o MLE, è un metodo utilizzato nella stima dei parametri di un modello statistico e per l'adattamento di un modello statistico ai dati. Se si desidera trovare la misurazione dell'altezza di ogni giocatore di pallacanestro in una posizione specifica, è possibile utilizzare la stima della massima verosimiglianza. Normalmente, si incontrano problemi come i costi e i limiti di tempo. Se non ti puoi permettere di misurare tutte le altezze dei giocatori di pallacanestro, la stima della massima verosimiglianza sarebbe molto utile. Utilizzando la stima della massima verosimiglianza, è possibile stimare la media e la varianza dell'altezza dei soggetti. L'MLE imposterà la media e la varianza come parametri nel determinare i valori parametrici specifici in un dato modello.

Per riassumere, la stima della massima verosimiglianza copre un insieme di parametri che possono essere utilizzati per prevedere i dati necessari in una distribuzione normale. Un determinato set di dati fisso e il suo modello di probabilità probabilmente produrrebbero i dati previsti. L'MLE ci darebbe un approccio unificato per quanto riguarda la stima. Ma in alcuni casi, non possiamo usare la stima della massima verosimiglianza a causa di errori riconosciuti o il problema in realtà non esiste nemmeno nella realtà.

Per ulteriori informazioni su OLS e MLE, è possibile fare riferimento ai libri statistici per ulteriori esempi. I siti Web di enciclopedia online sono anche buone fonti di informazioni aggiuntive.

Riepilogo:

1. "OLS" sta per "minimi quadrati ordinari" mentre "MLE" sta per "stima di massima verosimiglianza". "

2. I minimi quadrati ordinari, o OLS, possono anche essere chiamati minimi quadrati lineari. Questo è un metodo per determinare approssimativamente i parametri sconosciuti situati in un modello di regressione lineare.

3. La stima della massima verosimiglianza, o MLE, è un metodo utilizzato nella stima dei parametri di un modello statistico e per l'adattamento di un modello statistico ai dati.