Máxima verisimilitud propiedades de sesgo e intervalos de confianza
La estimación por máxima verosimilitud es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico. Algunas propiedades importantes de la estimación por máxima verosimilitud son:
1. Eficiencia: La estimación por máxima verosimilitud es eficiente, lo que significa que bajo ciertas condiciones es la estimación más precisa posible.
2. Consistencia: A medida que el tamaño de la muestra aumenta, la estimación por máxima verosimilitud tiende a converger al valor real del parámetro, lo que se conoce como consistencia.
3. Sesgo: En general, la estimación por máxima verosimilitud tiende a ser insesgada, es decir, el valor esperado de la estimación es igual al valor real del parámetro.
En cuanto a los intervalos de confianza, estos son utilizados para estimar el rango en el que es probable que se encuentre el verdadero valor del parámetro. Para la estimación por máxima verosimilitud, los intervalos de confianza se construyen alrededor de la estimación del parámetro y se basan en la distribución asintótica de la estimación.
En resumen, la estimación por máxima verosimilitud es un método eficiente y consistente para estimar los parámetros de un modelo estadístico, y en general tiende a ser insesgada. Los intervalos de confianza se utilizan para proporcionar una medida de incertidumbre alrededor de la estimación del parámetro.