Perbedaan Antara OLS dan MLE

OLS vs MLE

Kami sering mencoba menghilang ketika topiknya adalah statistik. Bagi sebagian orang, berurusan dengan statistik seperti pengalaman yang menakutkan. Kami membenci angka, garis, dan grafik. Meskipun demikian, kita perlu menghadapi hambatan besar ini untuk menyelesaikan sekolah. Jika tidak, masa depan Anda akan gelap. Tidak ada harapan dan tidak ada cahaya. Untuk dapat lulus statistik, kita sering menemukan OLS dan MLE. "OLS" adalah singkatan dari "kuadrat terkecil biasa" sedangkan "MLE" singkatan dari "estimasi kemungkinan maksimum." Biasanya, kedua istilah statistik ini saling berkaitan satu sama lain. Mari kita belajar tentang perbedaan antara kuadrat terkecil biasa dan estimasi kemungkinan maksimum.

Kuadrat terkecil biasa, atau OLS, juga bisa disebut kuadrat linear terkecil. Ini adalah metode untuk menentukan parameter yang tidak diketahui yang terletak di model regresi linier. Menurut buku statistik dan sumber-sumber online lainnya, kuadrat terkecil biasa diperoleh dengan meminimalkan total jarak vertikal kuadrat antara respons yang diamati dalam dataset dan respons yang diprediksi oleh perkiraan linier. Melalui formula sederhana, Anda dapat mengekspresikan estimator yang dihasilkan, terutama regressor tunggal, yang terletak di sebelah kanan model regresi linier.

Misalnya, Anda memiliki satu set persamaan yang terdiri dari beberapa persamaan yang memiliki parameter tidak diketahui. Anda dapat menggunakan metode kuadrat terkecil biasa karena ini adalah pendekatan paling standar dalam menemukan solusi perkiraan untuk sistem Anda yang terlalu ditentukan. Dengan kata lain, ini adalah solusi keseluruhan Anda dalam meminimalkan jumlah kuadrat kesalahan dalam persamaan Anda. Pengisian data bisa menjadi aplikasi yang paling cocok untuk Anda. Sumber daring telah menyatakan bahwa data yang paling sesuai dengan kuadrat terkecil biasa meminimalkan jumlah residu kuadrat. "Residual" adalah "perbedaan antara nilai yang diamati dan nilai yang dipasang yang diberikan oleh model."

Estimasi kemungkinan maksimum, atau MLE, adalah metode yang digunakan dalam mengestimasi parameter model statistik, dan untuk menyesuaikan model statistik dengan data. Jika Anda ingin menemukan pengukuran tinggi setiap pemain bola basket di lokasi tertentu, Anda dapat menggunakan estimasi kemungkinan maksimum. Biasanya, Anda akan menghadapi masalah seperti kendala biaya dan waktu. Jika Anda tidak mampu mengukur semua ketinggian pemain bola basket, estimasi kemungkinan maksimum akan sangat berguna. Dengan menggunakan estimasi kemungkinan maksimum, Anda dapat memperkirakan rata-rata dan varians dari tinggi subjek Anda. MLE akan menetapkan mean dan varians sebagai parameter dalam menentukan nilai parametrik spesifik dalam model yang diberikan.

Singkatnya, estimasi kemungkinan maksimum mencakup seperangkat parameter yang dapat digunakan untuk memprediksi data yang diperlukan dalam distribusi normal. Seperangkat data tertentu dan tetap dan model probabilitasnya kemungkinan akan menghasilkan data yang diprediksi. MLE akan memberi kami pendekatan terpadu ketika sampai pada estimasi. Namun dalam beberapa kasus, kami tidak dapat menggunakan estimasi kemungkinan maksimum karena kesalahan yang diakui atau masalah sebenarnya tidak ada dalam kenyataan.

Untuk informasi lebih lanjut tentang OLS dan MLE, Anda dapat merujuk ke buku statistik untuk lebih banyak contoh. Situs web ensiklopedia online juga merupakan sumber informasi tambahan yang bagus.

Ringkasan:

1. "OLS" adalah singkatan dari "kuadrat terkecil biasa" sedangkan "MLE" singkatan dari "estimasi kemungkinan maksimum."

2. Kuadrat terkecil biasa, atau OLS, juga bisa disebut kuadrat linear terkecil. Ini adalah metode untuk menentukan parameter yang tidak diketahui yang terletak di model regresi linier.

3. Estimasi kemungkinan maksimum, atau MLE, adalah metode yang digunakan dalam memperkirakan parameter model statistik dan untuk menyesuaikan model statistik dengan data..