Máxima verosimilitud bayes fisher q 1 2
La máxima verosimilitud, el teorema de Bayes y la información de Fisher son conceptos fundamentales en estadística y probabilidad.
La máxima verosimilitud es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico, que consiste en encontrar los valores de los parámetros que maximizan la probabilidad de observar los datos que se han recopilado.
El teorema de Bayes es un principio fundamental en estadística que describe cómo actualizar la creencia sobre un evento a medida que se obtiene nueva evidencia. Se basa en la probabilidad condicional y permite combinar la información previa con la nueva información para obtener una estimación más precisa.
La información de Fisher es una medida de la cantidad de información que un conjunto de datos proporciona sobre los parámetros de un modelo estadístico. Cuanto mayor sea la información de Fisher, más precisa será la estimación de los parámetros.
En resumen, la máxima verosimilitud se utiliza para estimar los parámetros de un modelo, el teorema de Bayes se utiliza para actualizar las creencias sobre los parámetros a medida que se obtiene nueva información, y la información de Fisher mide la precisión de estas estimaciones. ¿Hay algo en particular que te gustaría saber sobre estos conceptos?