ols之间的差异(differences between ols)和最大似然估计(mle)的区别

OLS与MLE...

OLS与MLE

当这个话题是关于统计的时候,我们常常试图消失。对一些人来说,处理统计数据就像是一个可怕的经历。我们讨厌数字、线和图表。然而,我们必须面对这一巨大的障碍,才能完成学业。如果不是,你的未来将是黑暗的。没有希望也没有光明。为了能够通过统计,我们经常遇到OLS和MLE。”OLS代表“普通最小二乘”,而“最大似然估计”则代表最大似然估计,通常这两个统计项是相互关联的。让我们了解一下普通最小二乘法和最大似然估计之间的区别。

普通最小二乘法(OLS)也可以称为线性最小二乘法。这是一种近似确定线性回归模型中未知参数的方法。根据统计书籍和其他在线来源,普通最小二乘法是通过最小化数据集中观测响应和线性近似预测响应之间的垂直距离平方的总和来获得的。通过一个简单的公式,您可以表达结果估计量,特别是位于线性回归模型右侧的单回归量。

例如,您有一组由多个具有未知参数的方程式组成的方程式。你可以使用普通的最小二乘法,因为这是最标准的方法,在寻找近似解决方案,你过度确定的系统。换句话说,它是你的整体解决方案,在你的方程中最小化误差平方和。数据拟合可能是最适合您的应用程序。网上有消息称,最适合普通最小二乘法的数据会使残差平方和最小化。”残差是观测值和模型提供的拟合值之间的差值

极大似然估计(MLE)是一种用于估计统计模型参数和使统计模型与数据拟合的方法。如果你想找到每个篮球运动员在特定位置的身高测量值,你可以使用最大似然估计。通常,您会遇到诸如成本和时间限制之类的问题。如果你不能负担得起所有篮球运动员的身高,最大似然估计将是非常方便的。使用最大似然估计,您可以估计受试者身高的均值和方差。极大似然估计将均值和方差作为确定给定模型**定参数值的参数。

综上所述,最大似然估计包含了一组参数,可用于预测正态分布所需的数据。给定的、固定的数据集及其概率模型可能会产生预测数据。MLE将为我们提供一个统一的估算方法。但在某些情况下,由于存在公认的误差,我们不能使用最大似然估计,或者实际问题甚至不存在。

有关OLS和MLE的更多信息,请参阅统计书籍以获取更多示例。在线百科全书网站也是额外信息的好来源。

总结:

  1. “OLS”代表“普通最小二乘法”,而“MLE”代表“最大似然估计”
  2. 普通最小二乘法(OLS)也可以称为线性最小二乘法。这是一种近似确定线性回归模型中未知参数的方法。
  3. 最大似然估计(MLE)是一种用于估计统计模型参数和使统计模型与数据拟合的方法。

  • 发表于 2021-06-24 10:47
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  • 分类:通用

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