Normalidad asintotica estimador de máxima verosimilitud
La normalidad asintótica es un concepto utilizado en estadística para describir el comportamiento de un estimador de máxima verosimilitud a medida que el tamaño de la muestra tiende a infinito. En este caso, se dice que un estimador es asintóticamente normal si, bajo ciertas condiciones, su distribución se aproxima a una distribución normal a medida que el tamaño de la muestra crece.
En el contexto de la estimación de máxima verosimilitud, la normalidad asintótica es importante porque permite utilizar propiedades de la distribución normal para realizar inferencias estadísticas, como la construcción de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
En resumen, la normalidad asintótica de un estimador de máxima verosimilitud significa que, para muestras lo suficientemente grandes, el estimador se comporta de manera similar a una distribución normal, lo que facilita su interpretación y uso en análisis estadísticos.