Diferencias entre OLS y MLE

OLS vs MLE

A menudo tratamos de desaparecer cuando el tema es sobre estadísticas. Para algunos, tratar con estadísticas es como una experiencia aterradora. Odiamos los números, las líneas y los gráficos. Sin embargo, tenemos que enfrentar este gran obstáculo para terminar la escolarización. Si no, tu futuro sería oscuro. No hay esperanza ni 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 verosimilitud". Por lo general, estos dos términos estadísticos están relacionados entre sí. Aprendamos sobre las diferencias entre los mínimos cuadrados ordinarios y las estimaciones de probabilidad máxima.

Los mínimos cuadrados ordinarios, o OLS, también pueden denominarse mínimos cuadrados lineales. Este es un método para determinar aproximadamente los parámetros desconocidos ubicados en un modelo de regresión lineal. De acuerdo con los libros de estadísticas y otras fuentes en línea, los mínimos cuadrados ordinarios se obtienen minimizando el total de las distancias verticales cuadradas 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, tienes 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 excesivamente 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 medida de altura de cada jugador de baloncesto en una ubicación específica, puede utilizar la estimación de máxima verosimilitud. Normalmente, se encontrarán problemas tales como restricciones de costo y tiempo. Si no pudiera permitirse medir todas las alturas de los jugadores de baloncesto, la estimación de máxima probabilidad sería muy útil. Usando la estimación de máxima verosimilitud, 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 verosimilitud cubre un conjunto de parámetros que pueden usarse para predecir los datos necesarios en una distribución normal. Un conjunto de datos determinado y fijo y su modelo de probabilidad probablemente producirían los datos previstos. El MLE nos daría un enfoque unificado cuando se trata de la estimación. Pero en algunos casos, no podemos usar la estimación de máxima verosimilitud debido a errores reconocidos o el problema en realidad ni siquiera existe en la realidad.

Para obtener más información sobre OLS y MLE, puede consultar los libros de estadísticas para obtener más ejemplos. Los sitios web de enciclopedia en línea también son una buena fuente de información adicional.

Resumen:

1. "OLS" significa "mínimos cuadrados ordinarios", mientras que "MLE" significa "estimación de máxima verosimilitud".

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

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