OLS এবং MLE মধ্যে পার্থক্য

OLS বনাম এমএলই

বিষয়টি পরিসংখ্যানের বিষয়বস্তুর সাথে প্রায়ই আমরা অদৃশ্য হওয়ার চেষ্টা করি। কিছু জন্য, পরিসংখ্যান সঙ্গে ডিল একটি ভয়ঙ্কর অভিজ্ঞতা মত হল। আমরা সংখ্যা, লাইন এবং গ্রাফগুলি ঘৃণা করি। তবুও, স্কুলে পড়া শেষ করার জন্য আমাদের এই বড় বাধাটি মোকাবেলা করতে হবে। যদি না হয়, আপনার ভবিষ্যত অন্ধকার হবে। কোন আশা এবং কোন আলো। পরিসংখ্যান পাস করতে সক্ষম হতে, আমরা প্রায়ই OLS এবং MLE সম্মুখীন। "অল" শব্দটি "সাধারণ কমপক্ষে স্কোয়ার" এর জন্য ব্যবহৃত হয় এবং "এমএলই" -এর "সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা মূল্যায়ন" "সাধারণত, এই দুটি পরিসংখ্যান শর্তাবলী একে অপরের সাথে সম্পর্কিত। আসুন সাধারণ কমপক্ষে স্কোয়ার এবং সর্বাধিক সম্ভাব্য মূল্যায়নের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে জানুন।

সাধারণ ক্ষুদ্রতম স্কোয়ার, বা OLS, লিনিয়ার ক্ষুদ্রতম স্কোয়ারও বলা যেতে পারে। এটি একটি রৈখিক রিগ্রেশন মডেলের মধ্যে অবস্থিত অজানা প্যারামিটারগুলির প্রায় নির্ণয় করার একটি পদ্ধতি। পরিসংখ্যান এবং অন্যান্য অনলাইন উত্সের বই অনুযায়ী, ডেটসেটের মধ্যে প্রদত্ত প্রতিক্রিয়াগুলির মধ্যবর্তী স্কয়ারেড উল্লম্ব দূরত্ব এবং রৈখিক অর্ন্তিণী দ্বারা পূর্বাভাসের প্রতিক্রিয়াগুলির মোট সর্বনিম্ন সংখ্যক ছোট ছোট স্কোয়ারগুলিকে কমিয়ে আনা হয়। একটি সহজ সূত্রের মাধ্যমে, আপনি অনুমান করা যায় যে, অনুভূমিক রেখাঙ্কার মডেলের ডানদিকে অবস্থিত, বিশেষ করে একক রিগ্র্রেটর।

উদাহরণস্বরূপ, আপনার কাছে সমীকরণের একটি সেট রয়েছে যা অজানা প্যারামিটারগুলির বেশ কয়েকটি সমীকরণ রয়েছে। আপনি সাধারণ কমপক্ষে স্কোয়ার পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন কারণ এটি আপনার অত্যধিক নির্ধারিত সিস্টেমগুলির আনুমানিক সমাধান খোঁজার সবচেয়ে আদর্শ পদ্ধতি। অন্য কথায়, আপনার সমীকরণে ত্রুটিগুলির স্কয়ারগুলির যোগফলকে ছোট করার জন্য এটি আপনার সামগ্রিক সমাধান। ডেটা ফিটিং আপনার সবচেয়ে উপযোগী অ্যাপ্লিকেশন হতে পারে। অনলাইন উত্সগুলি বলেছে যে সাধারণ ক্ষুদ্রতম স্কোয়ারগুলির মধ্যে সবচেয়ে উপযুক্ত ডাটাগুলি স্কয়ার্ড অবশিষ্টাংশের যোগফলকে ছোট করে। "অবশেষ" হল "একটি মান দ্বারা প্রদত্ত মান এবং মূল্যায়িত মানের মধ্যে পার্থক্য। "

সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা প্রাক্কলন, অথবা MLE, একটি পরিসংখ্যান মডেলের পরামিতিগুলির হিসাব করার জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি এবং ডেটাতে একটি পরিসংখ্যানগত মডেলকে উপযুক্ত করার জন্য। যদি আপনি একটি নির্দিষ্ট অবস্থানে প্রত্যেক বাস্কেটবল প্লেয়ার উচ্চতা পরিমাপ খুঁজে পেতে চান, আপনি সর্বোচ্চ সম্ভাব্য মূল্যায়নের ব্যবহার করতে পারেন। সাধারণত, আপনি খরচ এবং সময় সীমাবদ্ধতা যেমন সমস্যা সম্মুখীন হবে। যদি আপনি সমস্ত বাস্কেটবল খেলোয়াড়দের উচ্চতা পরিমাপ করতে পারতেন না, তবে সর্বাধিক সম্ভাব্য মূল্যায়ন খুব সহজ হবে। সর্বাধিক সম্ভাব্য মূল্যায়নের ব্যবহার করে, আপনি আপনার বিষয়গুলির উচ্চতার গড় এবং বিন্দু অনুমান করতে পারেন। একটি নির্দিষ্ট মডেলের নির্দিষ্ট প্যারামিটারিক মানগুলি নির্ধারণের ক্ষেত্রে MLE- র মান এবং বিয়োগ সেট করবে।

এটি যোগ করার জন্য, সর্বাধিক সম্ভাব্য মূল্যায়নের একটি প্যারামিটার সংকলনগুলি যা একটি স্বাভাবিক বন্টনে প্রয়োজনীয় ডাটাগুলির পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি প্রদত্ত, নির্ধারিত সংখ্যার ডেটা এবং এর সম্ভাব্যতা মডেল সম্ভবত পূর্বাভাসের ডেটা প্রকাশ করবে। এমএলই আমাদের একটি একক পদ্ধতির প্রস্তাব দেবে যখন এটি মূল্যায়নের জন্য আসে। কিন্তু কিছু ক্ষেত্রে, আমরা স্বীকৃত ত্রুটিগুলির কারণে বা সর্বাধিক সম্ভাব্য মূল্যায়নের ব্যবহারটি ব্যবহার করতে পারি না, আসলে আসলেও বাস্তবতা নেই।

OLS এবং MLE সম্পর্কিত আরও তথ্যের জন্য, আপনি আরও উদাহরণের জন্য পরিসংখ্যান বইগুলি উল্লেখ করতে পারেন। অনলাইন এনসাইক্লোপিডিয়া ওয়েবসাইটগুলি অতিরিক্ত তথ্যের জন্যও ভাল উৎস।

সংক্ষিপ্তসার:

1. "অল্স" "সাধারণ ক্ষুদ্রতম স্কোয়ার" এর জন্য ব্যবহৃত হয় এবং "এমএলই" এর জন্য "সর্বাধিক সম্ভাব্য মূল্যায়নের" "

2. সাধারণ কমপক্ষে স্কোয়ারগুলি, বা OLS, লিনিয়ার ক্ষুদ্রতম স্কোয়ারও বলা যেতে পারে। এটি একটি রৈখিক রিগ্রেশন মডেলের মধ্যে অবস্থিত অজানা প্যারামিটারগুলির প্রায় নির্ণয় করার একটি পদ্ধতি।

3. সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতার মূল্যায়ন, অথবা এমএলই, একটি পদ্ধতি যা পরিসংখ্যানগত মডেলের পরিমাপগুলির অনুমান করার জন্য এবং ডেটাতে একটি পরিসংখ্যান মডেলের জন্য উপযুক্ত।