Máxima verosimilitud restringida
La máxima verosimilitud restringida es un enfoque utilizado en estadística para estimar parámetros en un modelo cuando se imponen ciertas restricciones sobre esos parámetros. En lugar de maximizar la función de verosimilitud sin restricciones, se maximiza la función de verosimilitud sujeta a las restricciones especificadas.
Este enfoque es útil cuando se tiene información previa o conocimiento experto que sugiere que ciertos parámetros deben cumplir ciertas condiciones. Al imponer restricciones en la estimación de los parámetros, se puede obtener una estimación más precisa y confiable.
La máxima verosimilitud restringida se puede llevar a cabo utilizando técnicas de optimización que tomen en cuenta las restricciones impuestas. Algunos métodos comunes incluyen el método de multiplicadores de Lagrange y el método de proyección.
En resumen, la máxima verosimilitud restringida es un enfoque útil para estimar parámetros en un modelo cuando se conocen ciertas restricciones sobre esos parámetros.