Estimadores por MÁXIMA VEROSIMILITUD de la Regresión LOGÍSTICA

Se obtiene analíticamente la función de verosimilitud para la regresión LOGÍSTICA (modelo Logit) la cual ha de maximizarse si bien para este tipo de regresión la solución analítica de máximo no es posible.
Para ello, se va a maximizar utilizando la herramienta Solver (algoritmo de optimización) y compararemos con los resultados que arroja cualquier paquete econométrico, en este caso Gretl.
Se pretende entender el procedimiento de la obtención de los estimadores de máxima verosimilitud replicando por fuera lo que realiza un paquete econométrico al uso.
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[@gonzalomartinezgarcia4113]

Javier, tu canal es una maravilla, lo que nos faltaba a los economistas que nos interesa más allá de los resultados... sigue asi!

[@JavArro]

Muchas gracias, Gonzalo.
Saludos

[@galileodelcurto3851]

Buenísimo el video. Me sirvió mucho para poder entender las salidas de regresión logística.

[@JavArro]

Muchas gracias!

[@nicolascamargo8339]

Excelente explicación

[@JavArro]

Muchas gracias!!!

[@television80]

Explicación con paciencia y simplicidad, gracias por el tiempo que te tomaste para ayudar a otros.

[@JavArro]

Muchas gracias!!!

[@marcosgomezhermosa6718]

Una joya tu canal, sigue así. Saludos desde Paraguay

[@JavArro]

Muchas gracias!!!

[@freddycful]

Excelente, Graciasss

[@cesarl.c.847]

Excelente explicación. Como se calculan los coeficientes beta sin utilizar solver, es decir, que concepto matemático se utilizaria, para entenderlo y hacerlo manualmente. Tienen algun ejemplo. Gracias.

[@JavArro]

Buenas, no, la solución no se puede hallar analíticamente según las condiciones de máximo por lo que hay que aplicar algún algoritmo, hay muchos, como el del gradiente, Newton Raphson etc, que se estudian en un buen curso de teoría de la oprimización y que están implementados en paquetes informáticos.
'A mano' podría resolverse iteración a ireración con alguno de ellos, por ejemplo en este enlace del canal tienes como opera el algoritmo del descenso del gradiente para algunos ejemplos.
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Saludos
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