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Estimación por Máxima Verosimilitud
Estimación por Máxima Verosimilitud

Estimación por Máxima Verosimilitud

    El video trata sobre el método de estimación por máxima verosimilitud. Se diferencia entre probabilidad y verosimilitud, donde la probabilidad se refiere al cálculo del área bajo una curva de densidad y la verosimilitud se refiere al valor de la ordenada para un valor específico de la variable aleatoria. Se muestra cómo calcular la verosimilitud para diferentes funciones de densidad normal y cómo maximizar la función de verosimilitud para estimar parámetros poblacionales desconocidos. Se introducen las condiciones de primer y segundo orden para obtener los estimadores de máxima verosimilitud. 


Video


Resumen

El video trata sobre el método de estimación por máxima verosimilitud. Se diferencia entre probabilidad y verosimilitud, donde la probabilidad se refiere al cálculo del área bajo una curva de densidad y la verosimilitud se refiere al valor de la ordenada para un valor específico de la variable aleatoria. Se muestra cómo calcular la verosimilitud para diferentes funciones de densidad normal y cómo maximizar la función de verosimilitud para estimar parámetros poblacionales desconocidos. Se introducen las condiciones de primer y segundo orden para obtener los estimadores de máxima verosimilitud. 



Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Industrial y de Fabricación

Palabras clave

Estimación por Máxima Verosimilitud
Probabilidad
Verosimilitud
Función de Densidad
Parámetros poblacionales

Licencia

Open Access

Consultas: 13

Citaciones: Sin citaciones


Descripción

El video trata sobre el método de estimación por máxima verosimilitud. Se diferencia entre probabilidad y verosimilitud, donde la probabilidad se refiere al cálculo del área bajo una curva de densidad y la verosimilitud se refiere al valor de la ordenada para un valor específico de la variable aleatoria. Se muestra cómo calcular la verosimilitud para diferentes funciones de densidad normal y cómo maximizar la función de verosimilitud para estimar parámetros poblacionales desconocidos. Se introducen las condiciones de primer y segundo orden para obtener los estimadores de máxima verosimilitud. 


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