Modelo de máxima verosimlitud

El modelo de máxima verosimilitud es un enfoque estadístico utilizado para estimar los parámetros desconocidos de un modelo estadístico. La idea principal detrás de este enfoque 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, dados los parámetros del modelo. Por lo tanto, el objetivo es encontrar los valores de los parámetros que hacen que los datos observados sean más probables.

Para encontrar los estimadores de máxima verosimilitud, se maximiza la función de verosimilitud, que es la función que describe la probabilidad de observar los datos dados los parámetros. Esto se puede hacer de forma analítica o mediante métodos numéricos, como el método de Newton-Raphson o el método de gradiente descendente.

En resumen, el modelo de máxima verosimilitud es un enfoque estadístico utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico maximizando la probabilidad de observar los datos observados.