Máxima verosimilitud propiedades de sesgo e intervalos de confianza
La estimación por máxima verosimilitud es un método ampliamente utilizado en estadística para estimar los parámetros de un modelo estadístico. Algunas propiedades importantes de la estimación por máxima verosimilitud son:
1. Sesgo: En general, la estimación por máxima verosimilitud tiende a ser insesgada, lo que significa que en promedio, el valor estimado del parámetro es igual al valor real del parámetro. Sin embargo, en situaciones con muestras pequeñas o modelos complejos, la estimación por máxima verosimilitud puede presentar sesgo.
2. Eficiencia: La estimación por máxima verosimilitud es eficiente, lo que significa que tiene la varianza más baja posible entre todas las estimaciones no sesgadas.
En cuanto a los intervalos de confianza en la estimación por máxima verosimilitud, estos se construyen alrededor del estimador de máxima verosimilitud y proporcionan un rango dentro del cual es probable que se encuentre el verdadero valor del parámetro. Los intervalos de confianza en la estimación por máxima verosimilitud tienen propiedades asintóticas, lo que significa que a medida que el tamaño de la muestra aumenta, la probabilidad de que el intervalo contenga el verdadero valor del parámetro tiende a converger al nivel de confianza especificado.