Un modelo logit por máxima

Para ajustar un modelo logit por máxima verosimilitud, primero necesitamos tener una base de datos con una variable dependiente binaria y una o más variables independientes. Luego, podemos utilizar un software estadístico como R, Python (con la librería statsmodels) o software especializado como Stata o SPSS.

Aquí te muestro un ejemplo en R utilizando la función `glm` para ajustar un modelo logit por máxima verosimilitud:

```R

# Cargar los datos

datos <- read.csv("datos.csv")

# Ajustar el modelo logit

modelo_logit <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = datos, family = binomial)

# Mostrar el resumen del modelo

summary(modelo_logit)

```

En este código, `y` es la variable dependiente binaria, `x1`, `x2` y `x3` son las variables independientes, y `datos` es el conjunto de datos que contiene todas estas variables.

El resumen del modelo mostrará los coeficientes estimados, los errores estándar, los valores p, entre otros estadísticos importantes para evaluar la significancia de las variables independientes en el modelo logit.

Recuerda que es importante realizar un análisis de diagnóstico del modelo para verificar que se cumplen los supuestos de la regresión logística, como la linealidad en el logaritmo de las odds y la ausencia de multicolinealidad.