ความแตกต่างระหว่าง OLS และ MLE ความแตกต่างระหว่าง

OLS และ MLE

เรามักจะพยายามหายไปเมื่อหัวข้อเกี่ยวกับสถิติ สำหรับบางคนการจัดการกับสถิติก็เหมือนประสบการณ์ที่น่ากลัว เราเกลียดตัวเลขตัวเลขเส้นและกราฟ อย่างไรก็ตามเราต้องเผชิญกับอุปสรรคอันยิ่งใหญ่นี้เพื่อที่จะจบการศึกษา ถ้าไม่อนาคตคุณจะมืด ไม่มีความหวังและไม่มีแสง เพื่อให้สามารถผ่านสถิติเรามักพบ OLS และ MLE "OLS" ย่อมาจาก "สามัญน้อยสี่เหลี่ยม" ในขณะที่ "MLE" หมายถึง "การประมาณความเป็นไปได้สูงสุด "โดยปกติคำศัพท์ทั้งสองแบบนี้มีความเกี่ยวข้องกัน ลองเรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างสแควร์สแควร์อย่างน้อยสามัญและการประมาณค่าความเป็นไปได้สูงสุด

- -1 ->

รูปสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยสุดธรรมดาหรือ OLS สามารถเรียกได้ว่าเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุด นี่เป็นวิธีประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักซึ่งอยู่ในรูปแบบการถดถอยเชิงเส้น ตามหนังสือสถิติและแหล่งข้อมูลออนไลน์อื่น ๆ ช่องสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยสุดสามัญจะได้รับโดยการลดระยะห่างแนวตั้งทั้งหมดในระนาบระหว่างการตอบสนองที่สังเกตได้ภายในชุดข้อมูลและการตอบสนองที่คาดการณ์ไว้โดยการประมาณเชิงเส้น ด้วยสูตรง่ายๆคุณสามารถแสดงตัวประมาณค่าที่ได้โดยเฉพาะ regressor เดียวที่อยู่ทางด้านขวามือของรูปแบบการถดถอยเชิงเส้น

ตัวอย่างเช่นคุณมีชุดของสมการซึ่งประกอบด้วยสมการหลายอย่างที่มีพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก คุณอาจใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดเนื่องจากเป็นวิธีมาตรฐานที่สุดในการหาวิธีแก้ปัญหาโดยประมาณให้กับระบบที่คุณมุ่งมั่นมากเกินไป กล่าวอีกนัยหนึ่งเป็นวิธีแก้ปัญหาโดยรวมของคุณในการลดผลรวมของสี่เหลี่ยมของข้อผิดพลาดในสมการของคุณ การปรับข้อมูลอาจเป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคุณ แหล่งข้อมูลออนไลน์ระบุว่าข้อมูลที่เหมาะสมกับสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยสุดธรรมดาจะลดจำนวนที่เหลืออยู่ให้เหลือน้อยที่สุด "ส่วนที่เหลือ" คือ "ความแตกต่างระหว่างค่าสังเกตและค่าติดตั้งที่มีให้โดยแบบจำลอง “

การประมาณค่าความเป็นไปได้สูงสุดหรือ MLE เป็นวิธีที่ใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองทางสถิติและเพื่อให้เหมาะสมกับรูปแบบข้อมูลทางสถิติ หากคุณต้องการหาการวัดความสูงของนักบาสเกตบอลทุกคนในตำแหน่งเฉพาะคุณสามารถใช้การประมาณความเป็นไปได้สูงสุด โดยปกติคุณจะประสบปัญหาเช่นค่าใช้จ่ายและข้อ จำกัด ด้านเวลา หากคุณไม่สามารถวัดความสูงทั้งหมดของผู้เล่นบาสเกตบอลการประมาณความเป็นไปได้สูงสุดจะเป็นประโยชน์มาก การประมาณค่าความเป็นไปได้สูงสุดคุณสามารถประมาณค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของความสูงของวิชาได้ MLE จะกำหนดค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนเป็นค่าพารามิเตอร์ในการกำหนดค่าพารามิเตอร์เฉพาะในรูปแบบที่กำหนด

ในการสรุปผลการประมาณค่าความเป็นไปได้สูงสุดจะครอบคลุมชุดของพารามิเตอร์ที่สามารถใช้สำหรับคาดการณ์ข้อมูลที่จำเป็นในการแจกแจงแบบปกติ ชุดข้อมูลคงที่และรูปแบบความน่าจะเป็นที่คาดว่าจะเป็นข้อมูลที่คาดการณ์ไว้ MLE จะให้แนวทางที่เป็นหนึ่งเดียวในการประมาณค่า แต่ในบางกรณีเราไม่สามารถใช้การประมาณความเป็นไปได้สูงสุดเนื่องจากข้อผิดพลาดที่ได้รับการยอมรับหรือปัญหาไม่ได้เกิดขึ้นจริงในความเป็นจริง

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ OLS และ MLE คุณสามารถดูหนังสือสถิติสำหรับตัวอย่างเพิ่มเติมได้ สารานุกรมออนไลน์เว็บไซต์ยังเป็นแหล่งข้อมูลที่ดีของข้อมูลเพิ่มเติม

สรุป:

"OLS" ย่อมาจาก "สามัญน้อยสุด" ในขณะที่ "MLE" หมายถึง "การประมาณความเป็นไปได้สูงสุด "

1. รูปสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยสุดธรรมดาหรือ OLS สามารถเรียกได้ว่าเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุด นี่เป็นวิธีประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักซึ่งอยู่ในรูปแบบการถดถอยเชิงเส้น

2. การประมาณค่าความเป็นไปได้สูงสุดหรือ MLE เป็นวิธีที่ใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองทางสถิติและเพื่อให้เหมาะสมกับรูปแบบข้อมูลทางสถิติ