Tabla método para Analizar variabilidad

La tabla método muestra si usted utilizó el método de mínimos cuadrados o de máxima verosimilitud.

Método de mínimos cuadrados: Las estimaciones de los mínimos cuadrados se calculan mediante el ajuste de una línea de regresión a los puntos de un conjunto de datos que tiene la suma mínima de las desviaciones elevada al cuadrado (error de mínimos cuadrados).
Método de máxima verosimilitud: La función de verosimilitud indica la probabilidad de que una muestra observada sea una función de valores de parámetros posibles. Por lo tanto, cuando se maximiza la función de verosimilitud se determina los parámetros que tienen mayor probabilidad de producir los datos observados. Desde un punto de vista estadístico, la MLE se recomienda generalmente para muestras grandes debido a que es versátil, aplicable a la mayoría de los modelos y a los diferentes tipos de datos y produce las estimaciones más precisas.

Comparación de métodos

En muchos casos, las diferencias entre los resultados obtenidos con LS y con MLE son intrascendentes, de modo que ambos métodos pueden utilizarse de manera indistinta. Se recomienda que ejecute ambos métodos y verifique si los resultados se confirman entre sí. Si los resultados difieren, se recomienda determinar la razón. De lo contrario, se recomienda que utilice estimaciones más conservadoras o considere las ventajas de ambos enfoques y haga una elección adecuada para su problema.

	LSE	MLE
Sesgado	No	"Sí" para muestras pequeñas, pero disminuye a medida que aumenta el tamaño de las muestras
Estimar varianza	Más grande	Más pequeño
Valores p	Más preciso	Menos preciso
Coeficientes	Menos preciso	Más preciso
Datos censurados	Menos fiable y no se puede utilizar en casos extremos	Más fiable incluso en casos extremos

Con base en sus fortalezas relativas, LSE y MLE se pueden utilizar conjuntamente para diferentes partes del análisis. Use los valores p más precisos de LSE para seleccionar los términos que se incluirán en el modelo y utilice MLE para estimar los coeficientes finales.