Te explicamos la Diferencias entre OLS y MLE con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencias entre OLS y MLE?
A menudo intentamos desvanecernos cuando el tema es la estadística. Para algunos, enfrentarse a las estadísticas es una experiencia aterradora. Odiamos los números, las líneas y los gráficos. Sin embargo, tenemos que enfrentarnos a este gran obstáculo para terminar los estudios. Si no, tu futuro será oscuro. Sin esperanza y sin luz. Para poder aprobar estadística, a menudo nos encontramos con OLS y MLE. «MCO» significa «mínimos cuadrados ordinarios», mientras que «ECM» significa «estimación de máxima verosimilitud». Normalmente, estos dos términos estadísticos están relacionados entre sí. Conozcamos las diferencias entre los mínimos cuadrados ordinarios y las estimaciones de máxima verosimilitud.
Los mínimos cuadrados ordinarios, o MCO, también pueden denominarse mínimos cuadrados lineales. Se trata de un método para determinar aproximadamente los parámetros desconocidos situados en un modelo de regresión lineal. Según los libros de estadística y otras fuentes en línea, los mínimos cuadrados ordinarios se obtienen minimizando el total de las distancias verticales al cuadrado entre las respuestas observadas dentro del conjunto de datos y las respuestas predichas por la aproximación lineal. Mediante una fórmula sencilla, se puede expresar el estimador resultante, especialmente el regresor único, situado en el lado derecho del modelo de regresión lineal.
Por ejemplo, usted tiene un conjunto de ecuaciones que consta de varias ecuaciones que tienen parámetros desconocidos. Puede utilizar el método de mínimos cuadrados ordinarios porque es el enfoque más estándar para encontrar la solución aproximada a sus sistemas sobredeterminados. En otras palabras, es su solución global para minimizar la suma de los cuadrados de los errores en su ecuación. El ajuste de datos puede ser su aplicación más adecuada. Fuentes en línea han afirmado que los datos que mejor se ajustan a los mínimos cuadrados ordinarios minimizan la suma de los cuadrados de los residuos. «Residual» es «la diferencia entre un valor observado y el valor ajustado proporcionado por un modelo».
La estimación de máxima verosimilitud, o MLE, es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico y para ajustar un modelo estadístico a los datos. Si desea encontrar la medida de la altura de cada jugador de baloncesto en una ubicación específica, puede utilizar la estimación de máxima verosimilitud. Normalmente, se encontraría con problemas como el coste y las limitaciones de tiempo. Si no puede permitirse medir la altura de todos los jugadores de baloncesto, la estimación de máxima verosimilitud le resultará muy útil. Mediante la estimación de máxima verosimilitud, puede estimar la media y la varianza de la altura de los sujetos. La MLE establecería la media y la varianza como parámetros para determinar los valores paramétricos específicos en un modelo dado.
En resumen, la estimación de máxima verosimilitud abarca un conjunto de parámetros que pueden utilizarse para predecir los datos necesarios en una distribución normal. Un conjunto dado y fijo de datos y su modelo de probabilidad producirían probablemente los datos predichos. El MLE nos daría un enfoque unificado cuando se trata de la estimación. Pero en algunos casos, no podemos utilizar la estimación de máxima verosimilitud debido a errores reconocidos o a que el problema ni siquiera existe en la realidad.
Para obtener más información sobre OLS y MLE, puede consultar libros de estadística en los que encontrará más ejemplos. Los sitios web de enciclopedias en línea también son buenas fuentes de información adicional.
Resumen:
1. «MCO» significa «mínimos cuadrados ordinarios», mientras que «EML» significa «estimación de máxima verosimilitud».
2.Los mínimos cuadrados ordinarios, o MCO, también pueden denominarse mínimos cuadrados lineales. Se trata de un método para determinar aproximadamente los parámetros desconocidos situados en un modelo de regresión lineal.
3.La estimación de máxima verosimilitud, o MLE, es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico y para ajustar un modelo estadístico a los datos.
