Logit por el método de máxima verosimilitud

El método de máxima verosimilitud es un enfoque utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico. En el caso de un modelo de regresión logística, el objetivo es maximizar la verosimilitud de los datos observados dado un conjunto de parámetros.

Para ajustar un modelo de regresión logística por el método de máxima verosimilitud, se utiliza la función de verosimilitud logarítmica. Esta función mide la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo. El objetivo es encontrar los valores de los parámetros que maximizan esta función.

El proceso de maximización de la verosimilitud se puede realizar mediante técnicas de optimización, como el algoritmo de Newton-Raphson o el descenso del gradiente. Estos algoritmos buscan iterativamente los valores de los parámetros que maximizan la función de verosimilitud logarítmica.

En resumen, al ajustar un modelo de regresión logística por el método de máxima verosimilitud, se busca encontrar los valores de los parámetros que hacen que los datos observados sean más probables de acuerdo con el modelo.