Verschillen tussen OLS en MLE Verschil tussen

OLS versus MLE

We proberen vaak te verdwijnen wanneer het onderwerp over statistieken gaat. Voor sommigen is het omgaan met statistieken als een angstaanjagende ervaring. We haten de cijfers, de lijnen en de grafieken. Desalniettemin moeten we dit grote obstakel onder ogen zien om het onderwijs af te maken. Zo niet, dan zou je toekomst zwart zijn. Geen hoop en geen licht. Om statistieken te kunnen doorgeven, komen we vaak OLS en MLE tegen. "OLS" staat voor "gewone kleinste vierkanten" terwijl "MLE" staat voor "maximum likelihood estimation". "Meestal zijn deze twee statistische termen gerelateerd aan elkaar. Laten we leren over de verschillen tussen gewone kleinste kwadraten en schattingen van de maximale waarschijnlijkheid.

De gewone kleinste kwadraten, of OLS, kunnen ook de lineaire kleinste kwadraten worden genoemd. Dit is een methode voor het ongeveer bepalen van de onbekende parameters in een lineair regressiemodel. Volgens statistieken en andere online bronnen worden de gewone kleinste kwadraten verkregen door het minimaliseren van het totaal van gekwadrateerde verticale afstanden tussen de waargenomen responsen binnen de dataset en de reacties voorspeld door de lineaire benadering. Via een eenvoudige formule kunt u de resulterende schatter, met name de enkele regressor, die zich aan de rechterkant van het lineaire regressiemodel bevindt, uitdrukken.

U hebt bijvoorbeeld een reeks vergelijkingen die bestaat uit verschillende vergelijkingen met onbekende parameters. U kunt de gewone kleinste kwadratenmethode gebruiken, omdat dit de meest standaardbenadering is bij het vinden van de geschatte oplossing voor uw overdreven bepaalde systemen. Met andere woorden, het is uw algemene oplossing in het minimaliseren van de som van de kwadraten van fouten in uw vergelijking. Gegevensaanpassing kan uw meest geschikte toepassing zijn. Online bronnen hebben verklaard dat de gegevens die het best bij de gewone kleinste vierkanten passen de som van kwadratische resten minimaliseert. "Rest" is "het verschil tussen een waargenomen waarde en de gepaste waarde die door een model wordt geboden. “

Maximale likelihoodschatting, of MLE, is een methode die wordt gebruikt bij het schatten van de parameters van een statistisch model en voor het aanpassen van een statistisch model aan gegevens. Als u de hoogtemeting van elke basketballer op een specifieke locatie wilt vinden, kunt u de maximale kansschatting gebruiken. Normaal gesproken zou u problemen tegenkomen, zoals kosten en tijdsbeperkingen. Als je het je niet zou kunnen veroorloven om alle hoogtes van de basketbalspelers te meten, zou de schatting van de maximale waarschijnlijkheid erg handig zijn. Met behulp van de maximale kansschatting kunt u het gemiddelde en de variantie van de hoogte van uw onderwerpen schatten. De MLE zou het gemiddelde en de variantie als parameters instellen bij het bepalen van de specifieke parametrische waarden in een bepaald model.

Samengevat omvat de maximale waarschijnlijkheidsschatting een reeks parameters die kunnen worden gebruikt voor het voorspellen van de gegevens die nodig zijn voor een normale verdeling. Een gegeven, vaste set gegevens en het waarschijnlijkheidsmodel zou waarschijnlijk de voorspelde gegevens produceren. De MLE zou ons een uniforme aanpak geven als het gaat om de schatting. Maar in sommige gevallen kunnen we de maximale kansschatting niet gebruiken vanwege herkende fouten of bestaat het probleem in de werkelijkheid zelfs niet.

Voor meer informatie over OLS en MLE, kunt u naar statistische voorbeelden verwijzen voor meer voorbeelden. Online encyclopedie Websites zijn ook goede bronnen van aanvullende informatie.

Samenvatting:

1. "OLS" staat voor "gewone kleinste vierkanten" terwijl "MLE" staat voor "maximum likelihood estimation". "

2. De gewone kleinste kwadraten, of OLS, kunnen ook de lineaire kleinste kwadraten worden genoemd. Dit is een methode voor het ongeveer bepalen van de onbekende parameters in een lineair regressiemodel.

3. Maximale likelihoodschatting, of MLE, is een methode die wordt gebruikt bij het schatten van de parameters van een statistisch model en voor het aanpassen van een statistisch model aan gegevens.