Método de máxima verosimilitud regresión logística
El método de máxima verosimilitud es un enfoque comúnmente utilizado en estadística para estimar los parámetros de un modelo estadístico. En el caso de la regresión logística, el objetivo es encontrar los parámetros que maximizan la verosimilitud de los datos observados, asumiendo que los datos siguen una distribución binomial.
En la regresión logística, se modela la probabilidad de que una variable dependiente binaria tome el valor de 1 en función de una o más variables independientes. El modelo se expresa a través de la función logística, que transforma la combinación lineal de las variables independientes en una probabilidad entre 0 y 1.
Para estimar los parámetros de la regresión logística utilizando el método de máxima verosimilitud, se busca maximizar la función de verosimilitud, que es la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo. Esto se logra mediante técnicas de optimización, como el algoritmo de descenso de gradiente.
En resumen, el método de máxima verosimilitud en la regresión logística consiste en encontrar los valores de los coeficientes del modelo que maximizan la probabilidad de observar los datos observados, asumiendo que siguen una distribución binomial.