Logit por máxima verosimilitud

La estimación por máxima verosimilitud es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico. En el caso de la regresión logística, la estimación por máxima verosimilitud se utiliza para encontrar los coeficientes que mejor ajustan el modelo a los datos observados.

En la regresión logística, se busca maximizar la función de verosimilitud, que es la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo. Para ello, se utiliza un algoritmo de optimización, como el algoritmo de Newton-Raphson o el descenso del gradiente, para encontrar los valores de los coeficientes que maximizan la función de verosimilitud.

Una vez que se han estimado los coeficientes por máxima verosimilitud, se pueden utilizar para hacer predicciones sobre nuevas observaciones. La regresión logística es comúnmente utilizada en problemas de clasificación binaria, donde se busca predecir la probabilidad de que una observación pertenezca a una de dos categorías.

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