Normalidad asintotica estimador máxima verosimilitud intervalo confianza

La normalidad asintótica se refiere a la propiedad de que, para muestras grandes, la distribución de un estimador se aproxima a una distribución normal. Esto es importante en estadística ya que nos permite utilizar métodos basados en la distribución normal para realizar inferencias sobre los parámetros de interés.

El estimador de máxima verosimilitud es un método utilizado para estimar los parámetros de un modelo estadístico. Consiste en encontrar los valores de los parámetros que maximizan la verosimilitud de los datos observados. Este estimador tiene propiedades deseables, como ser consistente, eficiente y asintóticamente normal.

Por último, el intervalo de confianza es un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el verdadero valor de un parámetro con cierto nivel de confianza. Se construye a partir de un estimador y su distribución de muestreo, y nos proporciona información sobre la precisión de la estimación.

En resumen, la normalidad asintótica es importante para garantizar la validez de los intervalos de confianza basados en el estimador de máxima verosimilitud, ya que nos permite utilizar la distribución normal para realizar inferencias sobre los parámetros de interés en muestras grandes.