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¿Qué es el método de estimación de máxima verosimilitud y cómo se interpreta?
Preparado por Luis M. Molinero (Alce Ingeniería) CorreoE: bioestadistica alceingenieria.net Octubre 2003www.seh−lelha.org/stat1.htm Artículo en formato PDF "En la historia de la estadística existen también piedras angulares y pilares fundamentales, como la distribución de campana de Gauss, el método de mínimoscuadrados, y el principio de máxima verosimilitud". −− "En la estadística moderna el principio de máxima verosimilitud se ha convertido en una idea sencilla, para algunos incluso evidente. Después de todo,¿quién puede oponerse a la afirmación de que −entre todas las explicaciones posibles para los datos, se escogerá como la mejor aquella que hace a los datos observados los más probables−? Pero si esteprincipio fuera verdaderamente tan simple, si solo se tratara de eso, ¿por qué muchos de los mayores cerebros de la historia de las matemáticas le han encontrado defectos, desde el siglo dieciochohasta nuestros días? ¿Cómo es posible que algunos historiadores presenten como primera aparición de esta idea un libro de 1760 de Johann Heinrich Lambert, en el que Lambert solo presenta un sencilloejemplo y es un ejemplo erróneo?". −− Stephen M. Stigler, Statistics on the table Introducción Muchos procedimientos estadísticos suponen que los datos siguen algún tipo de modelo matemático que sedefine mediante una ecuación, en la que se desconoce alguno de sus parámetros, siendo éstos calculados o estimados a partir de la información obtenida en un estudio bien diseñado para tal fin. Existendiferentes procedimientos para estimar los coeficientes de un modelo de regresión, o para estimar los parámetros de una distribución de probabilidad. De entre esos procedimientos probablemente el másversátil, ya que se puede aplicar en gran cantidad de situaciones, y por ello uno de los más empleado se conoce con el nombre de "método de máxima verosimilitud" (en inglés "method of maximum...