Razlike između OLS-a i MLE-a

OLS vs MLE

Često pokušavamo nestati kada je tema o statistici. Za neke je bavljenje statistikom poput zastrašujućeg iskustva. Mrzimo brojeve, redove i grafikone. Ipak, moramo se suočiti s ovom velikom preprekom kako bismo završili školovanje. Da nije tako, vaša bi budućnost bila mračna. Nema nade i nema svjetla. Da bismo mogli prenijeti statistiku, često se susrećemo s OLS-om i MLE-om. "OLS" označava "obične najmanje kvadrate", dok "MLE" označava "maksimalnu procjenu vjerojatnosti". Ova dva statistička izraza obično su povezana jedno s drugim. Naučimo o razlikama između običnih najmanjih kvadrata i procjena najveće vjerojatnosti.

Obični najmanje kvadrata, ili OLS, također se mogu nazvati linearnim najmanjim kvadratima. Ovo je metoda za približno određivanje nepoznatih parametara smještenih u modelu linearne regresije. Prema knjigama statistike i drugim mrežnim izvorima, uobičajeni najmanji kvadrati dobivaju se minimiziranjem ukupnih kvadratnih vertikalnih udaljenosti između promatranih odgovora unutar skupa podataka i odgovora predviđenih linearnom aproksimacijom. Jednostavnom formulom možete izraziti rezultirajući procjenitelj, posebno pojedini regresor, smješten na desnoj strani linearnog regresijskog modela..

Na primjer, imate skup jednadžbi koji se sastoji od nekoliko jednadžbi s nepoznatim parametrima. Možete koristiti metodu najmanjeg kvadrata jer je ovo najnormalniji pristup u pronalaženju približnog rješenja za vaše pretjerano određene sustave. Drugim riječima, vaše je cjelokupno rješenje umanjivanje zbroja kvadrata pogrešaka u vašoj jednadžbi. Podudaranje podataka može biti vaš najprikladniji program. Internetski izvori naveli su da podaci koji najbolje odgovaraju običnim najmanjim kvadratima minimiziraju zbroj ostataka kvadratnih. "Ostatak" je "razlika između promatrane vrijednosti i odgovarajuće vrijednosti koju daje model."

Procjena najveće vjerojatnosti ili MLE je metoda koja se koristi za procjenu parametara statističkog modela i za prilagođavanje statističkog modela podacima. Ako želite pronaći mjerenje visine svakog košarkaša na određenom mjestu, možete koristiti procjenu maksimalne vjerojatnosti. Obično biste naišli na probleme poput troška i vremenskog ograničenja. Ako si ne biste mogli priuštiti da izmjerite visinu svih košarkaša, procjena maksimalne vjerojatnosti bila bi vrlo korisna. Pomoću procjene maksimalne vjerojatnosti možete procijeniti prosjek i odstupanje u visini vaših ispitanika. MLE bi odredio srednje vrijednosti i varijancu kao parametre u određivanju specifičnih parametarskih vrijednosti u datom modelu.

Ukratko, procjena najveće vjerojatnosti obuhvaća skup parametara koji se mogu upotrijebiti za predviđanje podataka potrebnih za normalnu distribuciju. Dati, fiksni skup podataka i njegov model vjerojatnosti vjerojatno će proizvesti predviđene podatke. MLE bi nam dao jedinstven pristup kada je u pitanju procjena. Ali u nekim slučajevima ne možemo koristiti procjenu maksimalne vjerojatnosti zbog prepoznatih pogrešaka ili problem zapravo ne postoji u stvarnosti.

Za više informacija o OLS-u i MLE-u možete se obratiti statističkim knjigama za više primjera. Internetske enciklopedije Web stranice su također dobar izvor dodatnih informacija.

Sažetak:

1. "OLS" označava "obične najmanje kvadrate", dok "MLE" označava "maksimalnu procjenu vjerojatnosti".

2. Obični najmanje kvadrata, ili OLS, također se mogu nazvati linearnim najmanjim kvadratima. Ovo je metoda za približno određivanje nepoznatih parametara smještenih u modelu linearne regresije.

3. Procjena najveće vjerojatnosti ili MLE je metoda koja se koristi za procjenu parametara statističkog modela i za prilagođavanje statističkog modela podacima.