Sự khác biệt giữa OLS và MLE

OLS vs MLE

Chúng tôi thường cố gắng biến mất khi chủ đề là về thống kê. Đối với một số người, xử lý số liệu thống kê giống như một trải nghiệm kinh hoàng. Chúng tôi ghét các con số, các dòng và đồ thị. Tuy nhiên, chúng ta cần phải đối mặt với trở ngại lớn này để hoàn thành việc học. Nếu không, tương lai của bạn sẽ tối tăm. Không có hy vọng và không có ánh sáng. Để có thể vượt qua số liệu thống kê, chúng tôi thường gặp OLS và MLE. CƠ SỞ NỮA là viết tắt của những chữ viết tắt của bình thường. Thông thường, hai thuật ngữ thống kê này có liên quan với nhau. Hãy tìm hiểu về sự khác biệt giữa bình phương tối thiểu thông thường và ước tính khả năng tối đa.

Bình phương tối thiểu thông thường, hay OLS, cũng có thể được gọi là bình phương tối thiểu tuyến tính. Đây là một phương pháp để xác định xấp xỉ các tham số chưa biết nằm trong mô hình hồi quy tuyến tính. Theo sách thống kê và các nguồn trực tuyến khác, bình phương tối thiểu thông thường thu được bằng cách giảm thiểu tổng khoảng cách bình phương dọc giữa các phản hồi quan sát trong tập dữ liệu và các phản hồi được dự đoán bởi xấp xỉ tuyến tính. Thông qua một công thức đơn giản, bạn có thể biểu thị công cụ ước tính kết quả, đặc biệt là bộ hồi quy đơn, nằm ở phía bên phải của mô hình hồi quy tuyến tính.

Ví dụ: bạn có một bộ phương trình bao gồm một số phương trình có tham số chưa biết. Bạn có thể sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường bởi vì đây là phương pháp chuẩn nhất trong việc tìm giải pháp gần đúng cho các hệ thống được xác định quá mức của bạn. Nói cách khác, đó là giải pháp tổng thể của bạn trong việc giảm thiểu tổng bình phương sai số trong phương trình của bạn. Phù hợp dữ liệu có thể là ứng dụng phù hợp nhất của bạn. Các nguồn trực tuyến đã tuyên bố rằng dữ liệu phù hợp nhất với bình phương tối thiểu thông thường sẽ giảm thiểu tổng số dư bình phương. Tuy nhiên, phần còn lại là một sự khác biệt giữa giá trị quan sát và giá trị phù hợp được cung cấp bởi một mô hình.

Ước tính khả năng tối đa, hay MLE, là một phương pháp được sử dụng để ước tính các tham số của mô hình thống kê và để phù hợp với mô hình thống kê với dữ liệu. Nếu bạn muốn tìm số đo chiều cao của mỗi cầu thủ bóng rổ ở một vị trí cụ thể, bạn có thể sử dụng ước tính khả năng tối đa. Thông thường, bạn sẽ gặp phải các vấn đề như hạn chế về chi phí và thời gian. Nếu bạn không đủ khả năng để đo tất cả chiều cao của các cầu thủ bóng rổ, ước tính khả năng tối đa sẽ rất thuận tiện. Sử dụng ước tính khả năng tối đa, bạn có thể ước tính giá trị trung bình và phương sai của chiều cao của các đối tượng của bạn. MLE sẽ đặt giá trị trung bình và phương sai làm tham số trong việc xác định các giá trị tham số cụ thể trong một mô hình nhất định.

Tóm lại, ước tính khả năng tối đa bao gồm một tập hợp các tham số có thể được sử dụng để dự đoán dữ liệu cần thiết trong phân phối bình thường. Một tập hợp dữ liệu cố định và mô hình xác suất nhất định có thể sẽ tạo ra dữ liệu dự đoán. MLE sẽ cho chúng ta một cách tiếp cận thống nhất khi nói đến ước tính. Nhưng trong một số trường hợp, chúng tôi không thể sử dụng ước tính khả năng tối đa do các lỗi được nhận ra hoặc vấn đề thực sự thậm chí không tồn tại trong thực tế.

Để biết thêm thông tin về OLS và MLE, bạn có thể tham khảo sách thống kê để biết thêm ví dụ. Trang web bách khoa toàn thư trực tuyến cũng là nguồn thông tin bổ sung tốt.

Tóm lược:

1. CƠ SỞ NỮA là viết tắt của những chữ viết tắt của bình thường.

2. Bình phương tối thiểu thông thường, hay OLS, cũng có thể được gọi là bình phương tối thiểu tuyến tính. Đây là phương pháp xác định xấp xỉ các tham số chưa biết nằm trong mô hình hồi quy tuyến tính.

3. Ước tính khả năng tối đa, hay MLE, là một phương pháp được sử dụng để ước tính các tham số của mô hình thống kê và để phù hợp với mô hình thống kê với dữ liệu.