Distribución asintotica estimador de máxima verosimilitud
La distribución asintótica del estimador de máxima verosimilitud se refiere a la distribución que sigue el estimador cuando el tamaño de la muestra tiende a infinito. En otras palabras, cuando la muestra es lo suficientemente grande, el estimador de máxima verosimilitud se comporta de manera similar a una distribución normal.
Bajo ciertas condiciones, el estimador de máxima verosimilitud tiene propiedades asintóticas deseables, como la consistencia y la eficiencia asintótica. Esto significa que a medida que el tamaño de la muestra aumenta, el estimador converge en probabilidad al verdadero valor del parámetro y tiene la varianza más baja posible entre los estimadores no sesgados.
La distribución asintótica del estimador de máxima verosimilitud se puede aproximar mediante la distribución normal estándar, utilizando el teorema del límite central. Esta aproximación es útil para realizar inferencias estadísticas y construir intervalos de confianza para el parámetro de interés.