Différences entre OLS et MLE

OLS VS MLE

Nous essayons souvent de disparaître lorsque le sujet concerne les statistiques. Pour certains, faire face aux statistiques, c'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 passer des statistiques, nous rencontrons souvent OLS et MLE. «OLS» signifie «Les moindres carrés ordinaires» tandis que «MLE» signifie «l'estimation du maximum de vraisemblance.«Habituellement, ces deux termes statistiques sont liés les uns aux autres. Apprenons les différences entre les moindres carrés ordinaires et les estimations du maximum de vraisemblance.

Les moindres carrés ordinaires, ou OLS, peuvent également être appelés les moindres carrés linéaires. Il s'agit d'une méthode pour déterminer approximativement les paramètres inconnus situés dans un modèle de régression linéaire. Selon des 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 se compose de plusieurs équations qui ont des paramètres inconnus. Vous pouvez utiliser la méthode des moindres carrés ordinaires car il s'agit de l'approche la plus standard pour trouver la solution approximative à vos systèmes trop déterminés. En d'autres termes, c'est votre solution globale pour minimiser la somme des carrés d'erreurs dans votre équation. L'ajustement des données peut être votre application la plus adaptée. Des sources en ligne ont déclaré que les données qui correspondent le mieux aux moindres carrés ordinaires minimise la somme des résidus carrés. «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 souhaitez trouver la mesure de la hauteur de chaque basketteur à un endroit spécifique, vous pouvez utiliser l'estimation du maximum de vraisemblance. Normalement, vous rencontreriez des problèmes tels que le coût et les contraintes de temps. Si vous ne pouviez pas vous permettre de mesurer tous les sommets des joueurs de basket-ball, l'estimation du maximum de vraisemblance serait très pratique. En utilisant l'estimation du maximum de vraisemblance, vous pouvez estimer la moyenne et la variance de la hauteur de vos sujets. Le MLE définirait la moyenne et la variance comme paramètres pour déterminer les 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 fixe de données donné et son modèle de probabilité produirait probablement les données prévues. Le MLE nous donnerait une approche unifiée en ce qui concerne l'estimation. Mais dans certains cas, nous ne pouvons pas utiliser l'estimation du maximum de vraisemblance en raison d'erreurs reconnues ou du problème n'existe même pas en réalité.

Pour plus d'informations sur OLS et MLE, vous pouvez vous référer à des livres statistiques pour plus d'exemples. Les sites Web d'encyclopédie en ligne sont également de bonnes sources d'informations supplémentaires.

Résumé:

1. «OLS» signifie «Les moindres carrés ordinaires» tandis que «MLE» signifie «l'estimation du maximum de vraisemblance."

2. Les moindres carrés ordinaires, ou OLS, peuvent également être appelés les moindres carrés linéaires. Il s'agit d'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.