Lr máxima verosimilitud regresión
La estimación de máxima verosimilitud (MLE, por sus siglas en inglés) es un método utilizado en estadística para estimar los parámetros de un modelo estadístico. En el caso de la regresión lineal, la estimación de máxima verosimilitud se utiliza para encontrar los coeficientes de la ecuación de regresión que maximizan la probabilidad de observar los datos que se han recopilado.
En el contexto de la regresión lineal, la función de verosimilitud se define como la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo. La estimación de máxima verosimilitud busca encontrar los valores de los coeficientes de la regresión que maximizan esta función de verosimilitud.
Para llevar a cabo la estimación de máxima verosimilitud en un modelo de regresión lineal, se suelen utilizar métodos numéricos como el algoritmo de Newton-Raphson o el algoritmo de gradiente descendente para encontrar los valores óptimos de los coeficientes.
En resumen, la estimación de máxima verosimilitud en la regresión lineal es un enfoque estadístico que busca encontrar los valores de los coeficientes del modelo que maximizan la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo.
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