Regresion logistica metodo de máxima verosimilitud

La regresión logística es un modelo de regresión utilizado para predecir la probabilidad de que una variable dependiente binaria tome un valor específico en función de una o más variables independientes. El método de máxima verosimilitud es el enfoque estadístico comúnmente utilizado para estimar los parámetros de un modelo de regresión logística.

En el contexto de la regresión logística, el método de máxima verosimilitud busca encontrar los valores de los coeficientes que maximizan la probabilidad de observar los datos que tenemos, asumiendo que los datos siguen una distribución binomial. En otras palabras, el método de máxima verosimilitud busca encontrar los coeficientes del modelo que hacen que los datos observados sean los más probables bajo el modelo de regresión logística.

Para estimar los coeficientes de un modelo de regresión logística utilizando el método de máxima verosimilitud, se utilizan técnicas de optimización para encontrar los valores que maximizan la función de verosimilitud. Este proceso implica ajustar iterativamente los coeficientes del modelo hasta que se alcanza la convergencia y se obtienen los valores óptimos.

En resumen, la regresión logística utilizando el método de máxima verosimilitud es un enfoque estadístico comúnmente utilizado para estimar los parámetros de un modelo de regresión logística y predecir la probabilidad de que una variable dependiente binaria tome un valor específico en función de variables independientes.