Forskelle mellem OLS og MLE Forskel mellem

OLS vs MLE

Vi forsøger ofte at forsvinde, når emnet handler om statistik. For nogle er håndtering af statistik som en skræmmende oplevelse. Vi hader tallene, linjerne og graferne. Ikke desto mindre er vi nødt til at stå over for denne store hindring for at afslutte skolegang. Hvis ikke, ville din fremtid være mørk. Intet håb og intet lys. For at kunne oversende statistikker møder vi ofte OLS og MLE. "OLS" står for "almindelige mindste kvadrater", mens "MLE" står for "maksimal sandsynlighedsoverslag. "Normalt er disse to statistiske udtryk relateret til hinanden. Lad os lære om forskellene mellem almindelige mindste kvadrater og maksimale sandsynlighedsoverslag.

De almindelige mindste kvadrater, eller OLS, kan også kaldes de lineære mindste kvadrater. Dette er en metode til at bestemme de ukendte parametre, der er placeret i en lineær regressionsmodel. Ifølge statistiske bøger og andre onlinekilder opnås de almindelige mindste kvadrater ved at minimere summen af ​​kvadratiske vertikale afstande mellem de observerede svar inden for datasættet og de svar, der forudsiges af den lineære tilnærmelse. Med en simpel formel kan du udtrykke den resulterende estimator, især den enkelte regressor, der er placeret på højre side af den lineære regressionsmodel.

For eksempel har du et sæt ligninger, der består af flere ligninger, der har ukendte parametre. Du kan bruge den almindelige minimale kvadrering metode, fordi dette er den mest standard tilgang til at finde den omtrentlige løsning på dine overdrevent bestemte systemer. Med andre ord er det din samlede løsning ved at minimere summen af ​​kvadraterne af fejl i din ligning. Data montering kan være din mest velegnede applikation. Online kilder har udtalt, at de data, som bedst passer til de almindelige mindste kvadrater, minimerer summen af ​​kvadrede rester. "Rest" er "forskellen mellem en observeret værdi og den monterede værdi, der leveres af en model. ”

Maksimal sandsynlighedsestimering, eller MLE, er en metode, der anvendes til estimering af parametrene for en statistisk model og til tilpasning af en statistisk model til data. Hvis du vil finde højde måling af hver basketballspiller på et bestemt sted, kan du bruge den maksimale sandsynligheds estimation. Normalt vil du støde på problemer som omkostninger og tidsbegrænsninger. Hvis du ikke havde råd til at måle alle basketballspillernes højder, ville den maksimale sandsynlighedsoverslag være meget praktisk. Ved hjælp af den maksimale sandsynligheds estimation, kan du estimere gennemsnittet og variansen af ​​højden af ​​dine fag. MLE'en ville indstille middelværdien og variansen som parametre til bestemmelse af de specifikke parameterværdier i en given model.

For at opsummere dækker det maksimale sandsynlighedsoverslag et sæt parametre, som kan bruges til at forudse de data, der er nødvendige i en normal distribution. Et givet, fast sæt data og dets sandsynlighedsmodel vil sandsynligvis producere de forudsagte data. MLE'en ville give os en samlet tilgang, når det drejer sig om estimeringen. Men i nogle tilfælde kan vi ikke bruge den maksimale sandsynlighedsoverslag på grund af anerkendte fejl eller problemet eksisterer ikke engang i virkeligheden.

For flere oplysninger om OLS og MLE kan du henvise til statistiske bøger for flere eksempler. Online encyclopædi hjemmesider er også gode kilder til yderligere oplysninger.

Sammendrag:

1. "OLS" står for "almindelige mindste kvadrater", mens "MLE" står for "maksimal sandsynligheds estimation. "

2. De almindelige mindste kvadrater, eller OLS, kan også kaldes de lineære mindste kvadrater. Dette er en metode til at bestemme de ukendte parametre, der er placeret i en lineær regressionsmodel.

3. Maksimal sandsynlighed estimation, eller MLE, er en metode, der bruges til at estimere parametrene for en statistisk model og til at tilpasse en statistisk model til data.