Meskipun kedengarannya serupa, estimator kemungkinan kuadrat terkecil biasa dan MLE maksimum OLS adalah dua jenis teknik estimasi yang berbeda. Dalam posting blog ini kami akan mengeksplorasi perbedaan antara kedua metode ini dan memberikan contoh kapan masing-masing metode paling tepat. Kami juga akan melihat cara memilih estimator yang tepat untuk kumpulan data Anda. Jadi, mari selami!
Apa itu OLS?
OLS adalah metode statistik yang digunakan untuk memperkirakan parameter model regresi linier. OLS memilih nilai parameter yang meminimalkan jumlah residu kuadrat. Dengan kata lain, OLS menemukan baris yang paling sesuai dengan data. OLS adalah alat yang ampuh yang dapat digunakan untuk menjawab berbagai pertanyaan penelitian. Misalnya, OLS dapat digunakan untuk memperkirakan pengaruh perubahan kebijakan terhadap hasil ekonomi. OLS juga dapat digunakan untuk menguji hubungan antar variabel, seperti hubungan antara pendapatan dan kesehatan. OLS adalah alat serbaguna yang banyak digunakan di bidang ekonomi dan ilmu sosial lainnya.
Apa itu MLE?
MLE adalah teknik statistik yang digunakan untuk memperkirakan parameter distribusi probabilitas berdasarkan sekumpulan data. Estimasi MLE adalah nilai parameter yang paling mungkin menghasilkan data. MLE dapat digunakan untuk mengestimasi parameter distribusi diskrit dan kontinyu. Misalnya, MLE dapat digunakan untuk memperkirakan rata-rata dan varian dari distribusi Normal berdasarkan sekumpulan data. MLE adalah salah satu metode estimasi yang paling populer karena memiliki beberapa sifat yang diinginkan, termasuk konsistensi dan efisiensi asimptotik.
Perbedaan antara OLS dan MLE
OLS dan MLE adalah dua metode estimasi yang digunakan dalam statistik. OLS adalah metode pendugaan parameter model regresi linier, sedangkan MLE adalah metode pendugaan parameter model probabilistik. OLS adalah metode estimasi yang lebih efisien ketika data terdistribusi normal, sedangkan MLE lebih efisien ketika data tidak terdistribusi normal. OLS juga lebih kuat terhadap outlier, sedangkan MLE lebih sensitif terhadap outlier. Secara umum, OLS lebih disukai saat data berperilaku baik, sedangkan MLE lebih disukai saat data berperilaku tidak baik.
Kesimpulan
Ada banyak cara yang berbeda untuk memperkirakan suatu model, masing-masing dengan kekuatan dan kelemahannya sendiri. Dalam postingan blog ini, kami telah menjelajahi perbedaan antara kuadrat terkecil biasa OLS dan penaksir kemungkinan maksimum MLE. Kami telah menunjukkan bahwa MLE lebih akurat daripada OLS dalam banyak kasus dan lebih baik dalam menangani ketidaklinieran data.