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- เผยแพร่เมื่อ 5 เม.ย. 2022
- Se define la función de verosimilitud dependiente de los parámetros poblacionales a estimar a partir de una muestra aleatoria simple.
El procedimiento supone calcular el parámetro poblacional tal que maximice la función de verosimilitud.
Se realiza análisis gráfico y formal.
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Hay una errata a partir de 16min y 26seg, el sumatorio incluye una x que debe tener el subíndice 'i' en vez del subíndice '1' que aparece en el vídeo como no puede ser de otra manera, creo que se reconoce fácilmente. Mil disculpas.
Excelente ¡Muchas gracias y un saludo desde el Uruguay!
Gracias a ti
Excelente explicación!
excelente video, una consulta, como y con que software hace tus animaciones??? muchas gracias!!!
Hola.
Manim es lo que utilizo.
Saludos.
¿ solo sirve para funciones distribuida? ¿puede servir para funciones de probabilidad acumulada?
Hola, la estimación por MV utiliza la función de densidad para distribuciones continuas o la función de cuantía para distribuciones discretas por lo que es un procedimiento para cualquier distribución, normal, Poisson, binomial, uniforme etc, en el vídeo se ha utilizado la normal a modo de ejemplo.
Saludos
Buenas, me encantan tus animaciones. Tendrás el codigo en Github?
Hola, de momento no.
Gracias por tu amable comentario.
Saludos
hola, buen día, me corriges si me equivoco, pero me parece que se te paso un dígito: \sum _{i=1}^n (x_i- \mu)^2 , el subindice de x debe ser "i" en lugar de 1 en la sumatoria. referencia 16min y 26seg
Sí, así es como dices, se me pasó al revisarlo pues la i y el 1 son parecidos y no me saltó la alarma. Pero creo que siguiendo el vídeo se entiende que debe ser obligatoriamente una i pues el sumatorio tiene ese índice mudo.
Pondré un mensaje fijado.
Gracias por la observación.
Saludos.