Regresion logistica metodo de máxima verosimilitud pdf
La regresión logística es un modelo estadístico 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 una técnica utilizada para estimar los parámetros de un modelo estadístico al maximizar la función de verosimilitud, que es la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo.
En el caso de la regresión logística, el objetivo es maximizar la función de verosimilitud para encontrar los coeficientes que mejor se ajustan a los datos observados. La función de verosimilitud en la regresión logística se basa en la distribución de probabilidad de la variable dependiente binaria, que sigue una distribución de Bernoulli.
La función de verosimilitud en la regresión logística se puede expresar en forma de una función de densidad de probabilidad (pdf) que describe la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo. Esta función de densidad de probabilidad se maximiza utilizando técnicas de optimización, como el método de Newton-Raphson o el método de descenso de gradiente, para encontrar los coeficientes que maximizan la probabilidad de los datos observados.
En resumen, el método de máxima verosimilitud se utiliza en la regresión logística para estimar los coeficientes del modelo al maximizar la función de verosimilitud, que se puede expresar en forma de una función de densidad de probabilidad que describe la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo.