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2.3   M´ etodo de m´ axima verosimilitud                                             109



                  cierto espacio parametral Θ,yesees eldominio de definici´on de la funci´on
                  de verosimilitud. El par´ametro desconocido θ puede tomar valores en un

                  conjunto discreto, o bien en todo un continuo de valores, dependiendo de la
                  distribuci´on de probabilidad considerada. Los n´umeros x ,...,x son trata-
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                  dos como constantes y son los valores particulares de las variables aleatorias
                  con el correspondiente sub´ındice.


                  Observemos que en la definici´on no se est´asuponiendo necesariamenteque
                  las variables aleatorias X ,...,X constituyen una muestra aleatoria. Sin
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                  embargo, cuando sea este el caso, por la hip´otesis de independencia, la fun-
                  ci´on de verosimilitud adquiere la forma del siguiente producto



                                           Lpθq“ f    X 1 px , θq¨¨¨ f X n px , θq.                  (2.2)
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                  Y si ahora se usa la hip´otesis de id´entica distribuci´on, entonces se pueden
                  omitir los sub´ındices de estos factores y escribir
                                              Lpθq“ fpx , θq¨¨¨ fpx , θq.
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                  En la mayor´ıa de los casos consideraremos que la informaci´on proviene de

                  una muestra aleatoria y, por lo tanto, la ´ultima expresi´on es la que utiliza-
                  remos para la funci´on de verosimilitud. La letra L procede del t´ermino en
                  ingl´es Likelihood,que tradicionalmente se ha traducido como verosimilitud.


                   ¿En qu´econsisteelm´etodo de m´axima verosimilitud? Consiste
                   en encontrar el valor de θ que maximiza a la funci´on Lpθq.Al valor de
                   θ en donde Lpθq alcanza su m´aximo se le llama estimaci´on de m´axima
                   verosimilitud o estimaci´on m´aximo veros´ımil.


                  La idea intuitiva es muy natural: se debe encontrar el valor de θ de tal
                  forma que los datos observados x ,...,x tengan m´axima probabilidad de
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                  ser obtenidos. La probabilidad de observar estos valores est´adirectamente
                  relacionada con la funci´on de verosimilitud, y por ello se pide maximizarla.
                  En el caso de una distribuci´on discreta, la funci´on de verosimilitud es exac-

                  tamente la probabilidad de observar los valores x ,...,x . En ocasiones se
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                                      ˆ
                  usa la expresi´on θ  mv  para denotar el estimador por m´axima verosimilitud
                  para θ. El significado de las letras que aparecen como sub´ındices es evidente.
                  Veamos ahora algunos ejemplos.
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