

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.
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.
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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.
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.