Estimadores por MÁXIMA VEROSIMILITUD de la Regresión LOGÍSTICA

Поділитися
Вставка
  • Опубліковано 19 лис 2024

КОМЕНТАРІ • 13

  • @gonzalomartinezgarcia4113
    @gonzalomartinezgarcia4113 4 місяці тому +1

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

    • @JavArro
      @JavArro  4 місяці тому

      Muchas gracias, Gonzalo.
      Saludos

  • @galileodelcurto3851
    @galileodelcurto3851 4 місяці тому +1

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

    • @JavArro
      @JavArro  4 місяці тому

      Muchas gracias!

  • @television80
    @television80 Рік тому

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

  • @marcosgomezhermosa6718
    @marcosgomezhermosa6718 Рік тому

    Una joya tu canal, sigue así. Saludos desde Paraguay

  • @nicolascamargo8339
    @nicolascamargo8339 Рік тому

    Excelente explicación

  • @freddycful
    @freddycful Рік тому

    Excelente, Graciasss

  • @cesarl.c.847
    @cesarl.c.847 Рік тому

    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
      @JavArro  Рік тому

      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.
      Te invito a suscribirte al canal si aún no lo has hecho. Gracias.
      Saludos
      ua-cam.com/video/tMjwCEY2uiY/v-deo.html