Diferencias entre OLS y MLE

Ols vs mle

A menudo tratamos de desaparecer cuando el tema se trata de estadísticas. Para algunos, tratar con las estadísticas es como una experiencia aterradora. Odiamos los números, las líneas y los gráficos. Sin embargo, necesitamos enfrentar este gran obstáculo para terminar. Si no, tu futuro estaría oscuro. Sin esperanza y sin luz. Para poder pasar estadísticas, a menudo nos encontramos con OLS y MLE. "OLS" significa "mínimos cuadrados" ordinarios ", mientras que" MLE "significa" Estimación de máxima probabilidad."Por lo general, estos dos términos estadísticos están relacionados entre sí. Aprendamos sobre las diferencias entre los mínimos cuadrados ordinarios y las estimaciones de máxima verosimilitud.

Los mínimos cuadrados ordinarios, u OLS, también se pueden llamar mínimos cuadrados lineales. Este es un método para determinar aproximadamente los parámetros desconocidos ubicados en un modelo de regresión lineal. Según los libros de estadísticas y otras fuentes en línea, los mínimos cuadrados ordinarios se obtienen minimizando el total de distancias verticales al cuadrado entre las respuestas observadas dentro del conjunto de datos y las respuestas predichas por la aproximación lineal. A través de una fórmula simple, puede expresar el estimador resultante, especialmente el regresor único, ubicado en el lado derecho del modelo de regresión lineal.

Por ejemplo, tiene un conjunto de ecuaciones que consta de varias ecuaciones que tienen parámetros desconocidos. Puede usar el método de mínimos cuadrados ordinarios porque este es el enfoque más estándar para encontrar la solución aproximada a sus sistemas demasiado determinados. En otras palabras, es su solución general para minimizar la suma de los cuadrados de errores en su ecuación. El ajuste de datos puede ser su aplicación más adecuada. Las fuentes en línea han declarado que los datos que mejor se ajustan a los mínimos cuadrados ordinarios minimizan la suma de los residuos al cuadrado. "Residual" es "la diferencia entre un valor observado y el valor ajustado proporcionado por un modelo."

La estimación de máxima probabilidad, o MLE, es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico y para ajustar un modelo estadístico a los datos. Si desea encontrar la medición de altura de cada jugador de baloncesto en una ubicación específica, puede usar la estimación de máxima probabilidad. Normalmente, encontraría problemas como las limitaciones de costo y tiempo. Si no pudiera permitirse medir las alturas de los jugadores de baloncesto, la estimación de máxima probabilidad sería muy útil. Usando la estimación de máxima probabilidad, puede estimar la media y la varianza de la altura de sus sujetos. El MLE establecería la media y la varianza como parámetros para determinar los valores paramétricos específicos en un modelo dado.

Para resumir, la estimación de máxima probabilidad cubre un conjunto de parámetros que pueden usarse para predecir los datos necesarios en una distribución normal. Un conjunto fijo de datos y su modelo de probabilidad probablemente producirían los datos predichos. El MLE nos daría un enfoque unificado cuando se trata de la estimación. Pero en algunos casos, no podemos usar la estimación de máxima probabilidad debido a errores reconocidos o el problema en realidad ni siquiera existe en realidad.

Para obtener más información sobre OLS y MLE, puede consultar libros estadísticos para obtener más ejemplos. Los sitios web de la enciclopedia en línea también son buenas fuentes de información adicional.

Resumen:

1. "OLS" significa "mínimos cuadrados" ordinarios ", mientras que" MLE "significa" Estimación de máxima probabilidad."

2. Los mínimos cuadrados ordinarios, u OLS, también se pueden llamar mínimos cuadrados lineales. Este es un método para determinar aproximadamente los parámetros desconocidos ubicados en un modelo de regresión lineal.

3. La estimación de máxima probabilidad, o MLE, es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico y para ajustar un modelo estadístico a los datos.