Estimación por máxima verosimilitud
La estimación por máxima verosimilitud es un método utilizado en estadística para estimar los parámetros de un modelo estadístico. Consiste en encontrar los valores de los parámetros que maximizan la función de verosimilitud, que es la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo.
Para realizar una estimación por máxima verosimilitud, se sigue el siguiente proceso:
1. Se define la función de verosimilitud, que es la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo.
2. Se calcula el logaritmo de la función de verosimilitud, ya que maximizar el logaritmo es equivalente a maximizar la función de verosimilitud.
3. Se derivan las ecuaciones del logaritmo de la función de verosimilitud con respecto a los parámetros del modelo.
4. Se igualan las derivadas a cero y se resuelven para encontrar los valores de los parámetros que maximizan la función de verosimilitud.
La estimación por máxima verosimilitud es un método ampliamente utilizado en estadística para estimar los parámetros de un modelo, ya que proporciona estimaciones eficientes y consistentes bajo ciertas condiciones.