Método de máxima verosimilitud aplicado en la teoría del muestreo
El método de máxima verosimilitud es una técnica estadística utilizada para estimar los parámetros de un modelo probabilístico. En el contexto de la teoría del muestreo, el método de máxima verosimilitud se aplica para estimar los parámetros de la distribución de probabilidad que describe la población de interés a partir de una muestra de datos.
Para aplicar el método de máxima verosimilitud en la teoría del muestreo, se sigue generalmente los siguientes pasos:
1. Definir el modelo probabilístico que describe la distribución de la población de interés.
2. Plantear la función de verosimilitud, que es la función que representa la probabilidad de observar los datos de la muestra dados los parámetros del modelo.
3. Maximizar la función de verosimilitud con respecto a los parámetros del modelo para encontrar los valores que maximizan la probabilidad de observar los datos de la muestra.
4. Estimar los parámetros del modelo utilizando los valores que maximizan la función de verosimilitud.
El método de máxima verosimilitud es ampliamente utilizado en la teoría del muestreo para estimar parámetros de distribuciones de probabilidad, como por ejemplo la media, la varianza u otros momentos de la población de interés a partir de una muestra de datos.