6 Estimación de Máxima Verosimilitud - MLE
Este bloque cubre la Estimación por Máxima Verosimilitud (MLE) y su aplicación a los modelos de Variable Dependiente Limitada (LDV). Los temas incluyen:
- Estimador de Máxima Verosimilitud: función de verosimilitud, score, información de Fisher, distribución asintótica
- Pruebas de hipótesis: Razón de Verosimilitud (LR), Wald y Score (LM)
- Modelos de elección binaria: LPM, Probit, Logit, efectos marginales
- Modelos de elección multinomial: Logit Multinomial, IIA, Logit Condicional, modelos ordenados
- Modelos de datos de conteo: regresión de Poisson, sobredispersión, Binomial Negativa
- Censura, truncamiento y selección muestral: Tobit, modelo de Heckman
6.1 Apuntes
- Lecture Notes: MLE (PDF)
6.2 Subseciones
| Sección | Temas |
|---|---|
| MLE Teoría | Likelihood, score, Fisher information, asymptotic distribution, LR/Wald/Score tests |
| Var. Dep. Limitadas | LDV overview slides |
| Modelos Binarios | LPM, Logit, Probit, marginal effects |
| Modelos Multinomiales | Multinomial Logit, IIA, Ordered models |
| Modelos de Conteo | Poisson, Negative Binomial |
| Censura y Truncamiento | Tobit, Heckman selection model |