Método de estimación de máxima verosimilitud mle
El método de estimación de máxima verosimilitud (MLE, por sus siglas en inglés) es un enfoque estadístico utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico. La idea principal detrás del MLE es encontrar los valores de los parámetros que maximizan la verosimilitud de los datos observados.
En términos simples, la verosimilitud es la probabilidad de observar los datos que hemos observado, dadas ciertas suposiciones sobre el modelo y los parámetros. El MLE busca encontrar los valores de los parámetros que hacen que los datos observados sean más probables.
El proceso de estimación de MLE implica definir una función de verosimilitud que representa la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo. Luego, se maximiza esta función de verosimilitud con respecto a los parámetros para encontrar los valores que mejor se ajustan a los datos observados.
El MLE es ampliamente utilizado en diversos campos de la estadística y la econometría para estimar los parámetros de modelos estadísticos, como regresiones lineales, modelos de series temporales, distribuciones de probabilidad, entre otros. Es un método robusto y eficiente que proporciona estimaciones consistentes y asintóticamente eficientes en muchos casos.