Diferenças entre OLS e MLE

OLS vs MLE

Muitas vezes tentamos desaparecer quando o tópico é sobre estatísticas. Para alguns, lidar com estatísticas é como uma experiência aterradora. Nós odiamos os números, as linhas e os gráficos. No entanto, precisamos enfrentar esse grande obstáculo para terminar os estudos. Caso contrário, seu futuro seria escuro. Sem esperança e sem luz. Para poder passar estatísticas, geralmente encontramos o OLS e o MLE. "OLS" significa "mínimos quadrados ordinários", enquanto "MLE" significa "estimativa de máxima verossimilhança". Geralmente, esses dois termos estatísticos estão relacionados entre si. Vamos aprender sobre as diferenças entre mínimos quadrados ordinários e estimativas de probabilidade máxima.

Os mínimos quadrados comuns, ou OLS, também podem ser chamados de mínimos quadrados lineares. Este é um método para determinar aproximadamente os parâmetros desconhecidos localizados em um modelo de regressão linear. De acordo com livros de estatística e outras fontes on-line, os mínimos quadrados comuns são obtidos minimizando o total de distâncias verticais ao quadrado entre as respostas observadas no conjunto de dados e as respostas previstas pela aproximação linear. Por meio de uma fórmula simples, você pode expressar o estimador resultante, especialmente o regressor único, localizado no lado direito do modelo de regressão linear.

Por exemplo, você tem um conjunto de equações que consiste em várias equações que possuem parâmetros desconhecidos. Você pode usar o método dos mínimos quadrados comuns, porque esta é a abordagem mais padrão para encontrar a solução aproximada para seus sistemas excessivamente determinados. Em outras palavras, é a sua solução geral para minimizar a soma dos quadrados dos erros em sua equação. O ajuste de dados pode ser a sua aplicação mais adequada. Fontes online declararam que os dados que melhor se ajustam aos mínimos quadrados comuns minimizam a soma dos resíduos quadrados. "Residual" é "a diferença entre um valor observado e o valor ajustado fornecido por um modelo".

A estimativa de máxima verossimilhança, ou MLE, é um método usado para estimar os parâmetros de um modelo estatístico e para ajustar um modelo estatístico aos dados. Se você deseja encontrar a medida de altura de cada jogador de basquete em um local específico, pode usar a estimativa de probabilidade máxima. Normalmente, você encontrará problemas como restrições de custo e tempo. Se você não pudesse medir todas as alturas dos jogadores de basquete, a estimativa da máxima probabilidade seria muito útil. Usando a estimativa de probabilidade máxima, você pode estimar a média e a variação da altura de seus assuntos. O MLE definiria a média e a variância como parâmetros na determinação dos valores paramétricos específicos em um determinado modelo.

Para resumir, a estimativa de máxima verossimilhança abrange um conjunto de parâmetros que podem ser usados ​​para prever os dados necessários em uma distribuição normal. Um dado conjunto fixo de dados e seu modelo de probabilidade provavelmente produziriam os dados previstos. O MLE nos daria uma abordagem unificada quando se trata da estimativa. Mas, em alguns casos, não podemos usar a estimativa de probabilidade máxima devido a erros reconhecidos ou o problema nem sequer existe na realidade..

Para obter mais informações sobre OLS e MLE, consulte os livros estatísticos para obter mais exemplos. Sites de enciclopédia on-line também são boas fontes de informações adicionais.

Resumo:

1. "OLS" significa "mínimos quadrados ordinários", enquanto "MLE" significa "estimativa de máxima verossimilhança".

2. Os mínimos quadrados comuns, ou OLS, também podem ser chamados de mínimos quadrados lineares. Este é um método para determinar aproximadamente os parâmetros desconhecidos localizados em um modelo de regressão linear.

3. A estimativa de máxima verossimilhança, ou MLE, é um método usado para estimar os parâmetros de um modelo estatístico e para ajustar um modelo estatístico aos dados.