Procedimiento de máxima verosimilitud

El procedimiento de máxima verosimilitud es un método utilizado en estadística para estimar los parámetros de un modelo probabilístico. La idea principal detrás de este procedimiento es encontrar los valores de los parámetros que maximizan la verosimilitud de los datos observados.

El procedimiento de máxima verosimilitud se basa en la función de verosimilitud, que es una medida de cuán probable es que los datos observados hayan sido generados por un modelo específico con ciertos parámetros. La función de verosimilitud se define como el producto de las probabilidades de observar los datos bajo el modelo dado.

Para encontrar los valores de los parámetros que maximizan la verosimilitud, se utiliza un algoritmo de optimización, como el método de Newton-Raphson o el algoritmo EM (Expectation-Maximization). Estos algoritmos buscan iterativamente los valores de los parámetros que hacen que la función de verosimilitud sea máxima.

Una vez que se han estimado los parámetros mediante el procedimiento de máxima verosimilitud, se pueden utilizar para hacer predicciones o inferencias sobre los datos. Este método es ampliamente utilizado en diferentes áreas de la estadística, como en la estimación de parámetros de distribuciones de probabilidad, en el ajuste de modelos de regresión, entre otros.