OLS和MLE之间的差异
OLS vs MLE
当主题是关于统计时，我们经常试图消失。对于一些人来说，处理统计数据就像是一种可怕的经历。我们讨厌数字，线条和图表。然而，我们需要面对这个巨大的障碍才能完成学业。如果没有，你的未来将是黑暗的。没有希望也没有光明。为了能够传递统计数据，我们经常会遇到OLS和MLE。 “OLS”代表“普通最小二乘”，而“MLE”代表“最大似然估计”。通常，这两个统计术语彼此相关。让我们了解普通最小二乘和最大似然估计之间的差异。
普通最小二乘法或OLS也可以称为线性最小二乘法。这是一种近似确定位于线性回归模型中的未知参数的方法。根据统计书和其他在线资料，通过最小化数据集内观察到的响应与线性近似预测的响应之间的垂直距离的总和来获得普通最小二乘法。通过一个简单的公式，您可以表示结果估计器，尤其是单个回归量，位于线性回归模型的右侧。
例如，您有一组方程，其中包含几个具有未知参数的方程。您可以使用普通最小二乘法，因为这是找到过度确定的系统的近似解的最标准方法。换句话说，最小化等式中误差平方和的是整体解决方案。数据拟合可能是您最适合的应用程序。在线资料表明，最适合普通最小二乘法的数据可以最小化残差平方和。 “残差”是“观测值与模型提供的拟合值之间的差异”。
最大似然估计或MLE是用于估计统计模型的参数以及用于将统计模型拟合到数据的方法。如果要查找特定位置中每个篮球运动员的身高测量值，可以使用最大似然估计值。通常，您会遇到成本和时间限制等问题。如果你无法衡量所有篮球运动员的身高，那么最大似然估计就会非常方便。使用最大似然估计，您可以估计主体高度的均值和方差。 MLE将平均值和方差设置为确定给定模型中的特定参数值的参数。
总而言之，最大似然估计涵盖一组参数，这些参数可用于预测正态分布中所需的数据。给定的固定数据集及其概率模型可能会产生预测数据。在评估时，MLE将为我们提供统一的方法。但在某些情况下，我们不能使用最大似然估计，因为已识别的错误或实际上甚至不存在问题。
有关OLS和MLE的更多信息，您可以参考统计书籍以获取更多示例。在线百科全书网站也是其他信息的良好来源。
摘要：
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“OLS”代表“普通最小二乘”，而“MLE”代表“最大似然估计”。
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普通最小二乘法或OLS也可以称为线性最小二乘法。这是一种近似确定位于线性回归模型中的未知参数的方法。
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最大似然估计或MLE是用于估计统计模型的参数和用于将统计模型拟合到数据的方法。
