Máxima verosimilitud o máximo a posteriori
La máxima verosimilitud y el máximo a posteriori son dos enfoques diferentes en estadística y probabilidad utilizados para estimar parámetros desconocidos en un modelo.
La máxima verosimilitud es un método que busca encontrar los valores de los parámetros que hacen que los datos observados sean más probables. En otras palabras, se busca maximizar la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo. Este enfoque se basa en la distribución de probabilidad de los datos condicionada a los parámetros.
Por otro lado, el máximo a posteriori es un enfoque bayesiano que busca encontrar los valores de los parámetros que maximizan la probabilidad a posteriori, es decir, la probabilidad de los parámetros dados los datos observados y una distribución a priori sobre los parámetros. En este enfoque, se incorpora información previa sobre los parámetros en forma de la distribución a priori.
En resumen, la máxima verosimilitud se centra en encontrar los valores de los parámetros que hacen que los datos observados sean más probables, mientras que el máximo a posteriori incorpora información previa sobre los parámetros en la estimación. Ambos enfoques son útiles en diferentes contextos y tienen sus propias ventajas y limitaciones.