“ OLS”代表“普通最小二乘”,而“ MLE”代表“最大似然估计”。通常,这两个统计术语相互关联。让我们了解普通最小二乘法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。这是一种用于近似确定位于线性回归模型中的未知参数的方法。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
OLS与2SLS的区别 而2SLS估计量由于所用工具变量的外生性,可以 获得无偏性和一致性。但是,这种无偏性或一致性的 重新获得是有代价的。 在第一阶段回归中,我们将 分成 和− 两部分, 并在第二阶段使用 代替 解释 ,而舍弃了 − 部分。 从计量经济学的直觉上讲,信息量的丢失会导致 方差性质的损失。