Différences entre OLS et MLE Différence entre

OLS vs MLE

Nous essayons souvent de disparaître lorsque le sujet est sur les statistiques. Pour certains, traiter avec des statistiques est comme une expérience terrifiante. Nous détestons les chiffres, les lignes et les graphiques. Néanmoins, nous devons faire face à ce grand obstacle pour terminer la scolarité. Sinon, votre avenir serait sombre. Pas d'espoir et pas de lumière. Pour pouvoir transmettre des statistiques, nous rencontrons souvent OLS et MLE. "OLS" signifie "moindres carrés ordinaires" alors que "MLE" signifie "estimation du maximum de vraisemblance". "Habituellement, ces deux termes statistiques sont liés les uns aux autres. Découvrons les différences entre les moindres carrés ordinaires et les estimations du maximum de vraisemblance.

Les moindres carrés ordinaires, ou OLS, peuvent aussi être appelés les moindres carrés linéaires. C'est une méthode pour déterminer approximativement les paramètres inconnus situés dans un modèle de régression linéaire. Selon les livres de statistiques et d'autres sources en ligne, les moindres carrés ordinaires sont obtenus en minimisant le total des distances verticales au carré entre les réponses observées dans l'ensemble de données et les réponses prédites par l'approximation linéaire. Grâce à une formule simple, vous pouvez exprimer l'estimateur résultant, en particulier le régresseur unique, situé sur le côté droit du modèle de régression linéaire.

Par exemple, vous avez un ensemble d'équations qui consiste en plusieurs équations qui ont des paramètres inconnus. Vous pouvez utiliser la méthode des moindres carrés ordinaires car c'est l'approche la plus standard pour trouver la solution approximative à vos systèmes trop déterminés. En d'autres termes, c'est votre solution globale en minimisant la somme des carrés d'erreurs dans votre équation. L'ajustement des données peut être votre application la plus adaptée. Les sources en ligne ont déclaré que les données qui correspondent le mieux aux moindres carrés ordinaires minimisent la somme des résidus au carré. "Résiduel" est "la différence entre une valeur observée et la valeur ajustée fournie par un modèle. "

L'estimation du maximum de vraisemblance, ou MLE, est une méthode utilisée pour estimer les paramètres d'un modèle statistique et pour ajuster un modèle statistique aux données. Si vous voulez trouver la mesure de hauteur de chaque joueur de basketball dans un endroit spécifique, vous pouvez utiliser l'estimation du maximum de vraisemblance. Normalement, vous rencontrerez des problèmes tels que les contraintes de coût et de temps. Si vous ne pouviez pas vous permettre de mesurer toutes les hauteurs des joueurs de basket, l'estimation du maximum de vraisemblance serait très utile. En utilisant l'estimation du maximum de vraisemblance, vous pouvez estimer la moyenne et la variance de la taille de vos sujets. Le MLE définirait la moyenne et la variance comme paramètres dans la détermination des valeurs paramétriques spécifiques dans un modèle donné.

Pour résumer, l'estimation du maximum de vraisemblance couvre un ensemble de paramètres qui peuvent être utilisés pour prédire les données nécessaires dans une distribution normale. Un ensemble donné et fixe de données et son modèle de probabilité produiraient vraisemblablement les données prédites. Le MLE nous donnerait une approche unifiée quand il s'agit de l'estimation. Mais dans certains cas, nous ne pouvons pas utiliser l'estimation du maximum de vraisemblance à cause d'erreurs reconnues ou le problème n'existe même pas dans la réalité.

Pour plus d'informations sur les MCO et les MCO, vous pouvez vous reporter aux ouvrages statistiques pour plus d'exemples. Les sites Web d'encyclopédie en ligne sont également de bonnes sources d'informations supplémentaires.

Sommaire:

1. "OLS" signifie "moindres carrés ordinaires" alors que "MLE" signifie "estimation du maximum de vraisemblance". "

2. Les moindres carrés ordinaires, ou MCO, peuvent aussi être appelés les moindres carrés linéaires. C'est une méthode pour déterminer approximativement les paramètres inconnus situés dans un modèle de régression linéaire.

3. L'estimation du maximum de vraisemblance, ou MLE, est une méthode utilisée pour estimer les paramètres d'un modèle statistique et pour ajuster un modèle statistique aux données.