13 通常の最小二乗法の代わりに最尤推定法を使用することが望ましいのはいつですか？それぞれの長所と制限は何ですか？一般的な状況でそれぞれを使用する場所に関する実用的な知識を収集しようとしています。 regression maximum-likelihood least-squares — user38133 ソース
1 ここで説明したように、OLSはMLEの特定のインスタンスにすぎません。ここでは、MLEの観点からOLSを派生させた、密接に関連した質問があります。 条件付き分布はノイズモデルに対応します（OLSの場合：ガウスおよびすべての入力に対して同じ分布）。他のオプションがあります（外れ値に対処するためのt-Student、またはノイズ分布が入力） — jpmuc ソース tt 6 OLSは距離を最小化する近似/推定法であり、MLは「尤度」最大化法です。OLSは、距離を最小化するソリューションを提供するために確率的な仮定を必要としませんが、ML は、確率密度/質量関数を同時に仮定することから始めます。状況によっては、2つが同じソリューションを提供するという事実が、1つを他の特定のインスタンスにすることは決してありません。 — アレコスパパドプロ