Máxima verosimilitud robusta
La máxima verosimilitud robusta es un enfoque estadístico que busca estimar los parámetros de un modelo de manera que sea menos sensible a la presencia de valores atípicos o datos no normales en el conjunto de datos. En lugar de asumir una distribución específica para los datos, la máxima verosimilitud robusta utiliza métodos que son menos sensibles a la violación de ciertas suposiciones, como la normalidad de los datos.
Algunas técnicas comunes de máxima verosimilitud robusta incluyen el uso de estimadores robustos, como el estimador de Mínimos Cuadrados Robustos (MCR) o el estimador de Mínimos Cuadrados de Huber. Estos estimadores dan menos peso a los valores atípicos y pueden proporcionar estimaciones más precisas en presencia de datos no normales.
En resumen, la máxima verosimilitud robusta es una herramienta útil para estimar parámetros de modelos estadísticos cuando los datos no cumplen con las suposiciones tradicionales de normalidad o cuando hay presencia de valores atípicos en el conjunto de datos.
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