Skillnader mellan OLS och MLE Skillnad mellan

OLS vs MLE

Vi försöker ofta försvinna när ämnet handlar om statistik. För vissa handlar det om en skrämmande upplevelse att hantera statistik. Vi hatar siffrorna, raderna och graferna. Ändå måste vi möta detta stora hinder för att avsluta skolan. Om inte, skulle din framtid vara mörk. Inget hopp och inget ljus. För att kunna skicka statistik möter vi ofta OLS och MLE. "OLS" står för "vanliga minsta kvadrater" medan "MLE" står för "maximal sannolikhetsbedömning". "Vanligtvis är dessa två statistiska termer relaterade till varandra. Låt oss lära oss om skillnaderna mellan vanliga minsta kvadrater och maximala sannolikhetsbedömningar.

De vanligaste minsta rutorna, eller OLS, kan också kallas de linjära minsta rutorna. Detta är en metod för att ungefär bestämma de okända parametrarna som finns i en linjär regressionsmodell. Enligt statistikböcker och andra onlinekällor erhålls de vanliga minsta kvadraterna genom minimering av totalt kvadrerade vertikala avstånd mellan de observerade svaren inom datasetet och de svar som förutses av den linjära approximationen. Med en enkel formel kan du uttrycka den resulterande uppskattaren, särskilt den enda regressorn, som ligger på höger sida av den linjära regressionsmodellen.

Till exempel har du en uppsättning ekvationer som består av flera ekvationer som har okända parametrar. Du kan använda den vanliga minsta kvadreringsmetoden eftersom det här är det mest standardiserade sättet att hitta den ungefärliga lösningen på dina alltför bestämda system. Med andra ord är det din övergripande lösning för att minimera summan av kvadraterna av fel i din ekvation. Datamontering kan vara din mest lämpliga applikation. Online källor har angett att de data som bäst passar de vanliga minsta rutorna minimerar summan av kvadrerade rester. "Rest" är "skillnaden mellan ett observerat värde och det monterade värdet som en modell ger. ”

Maximal sannolikhetsberäkning, eller MLE, är en metod som används vid estimering av parametrarna för en statistisk modell och för anpassning av en statistisk modell till data. Om du vill hitta höjdmätningen för varje basketspelare på en viss plats kan du använda den maximala sannolikhetsbedömningen. Normalt skulle du stöta på problem som kostnader och tidsbegränsningar. Om du inte hade råd att mäta alla basketbollarnas höjder skulle den maximala sannolikhetsuppskattningen vara mycket praktisk. Med hjälp av den maximala sannolikhetsuppskattningen kan du uppskatta medelvärdet och variationen i höjden på dina ämnen. MLE skulle ställa in medelvärdet och variansen som parametrar vid bestämning av de specifika parametriska värdena i en given modell.

Sammanfattningsvis täcker den maximala sannolikhetsuppskattningen en uppsättning parametrar som kan användas för att förutsäga den data som behövs vid normal distribution. En given, fast uppsättning data och dess sannolikhetsmodell kommer sannolikt att producera den förutspådda data. MLE skulle ge oss ett enhetligt tillvägagångssätt när det gäller uppskattningen. Men i vissa fall kan vi inte använda den maximala sannolikhetsuppskattningen på grund av erkända fel eller problemet finns inte ens i verkligheten.

För mer information om OLS och MLE kan du referera till statistiska böcker för fler exempel. Online-encyklopediwebbplatser är också bra källor till ytterligare information.

Sammanfattning:

1. "OLS" står för "vanliga minsta kvadrater" medan "MLE" står för "maximal sannolikhetsbedömning". "

2. De vanligaste minsta rutorna, eller OLS, kan också kallas de linjära minsta rutorna. Detta är en metod för att ungefär bestämma de okända parametrarna som finns i en linjär regressionsmodell.

3. Maximal sannolikhetsberäkning, eller MLE, är en metod som används vid estimering av parametrarna för en statistisk modell och för anpassning av en statistisk modell till data.