In statistics, quasi-likelihood methods are used to estimate parameters in a statistical model when exact likelihood methods, for example maximum likelihood estimation, are computationally infeasible. Due to the wrong likelihood being used, quasi-likelihood estimators lose asymptotic efficiency compared to, e.g., maximum likelihood estimators. Under broadly applicable conditions, quasi-likelihood estimators are consistent and asymptotically normal. The asymptotic covariance matrix can be obtained using the so-called . Examples of quasi-likelihood methods are the generalized estimating equations and pairwise likelihood approaches.
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| - Cuasiverosimilitud (es)
- Quasi-likelihood (en)
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| - In statistics, quasi-likelihood methods are used to estimate parameters in a statistical model when exact likelihood methods, for example maximum likelihood estimation, are computationally infeasible. Due to the wrong likelihood being used, quasi-likelihood estimators lose asymptotic efficiency compared to, e.g., maximum likelihood estimators. Under broadly applicable conditions, quasi-likelihood estimators are consistent and asymptotically normal. The asymptotic covariance matrix can be obtained using the so-called . Examples of quasi-likelihood methods are the generalized estimating equations and pairwise likelihood approaches. (en)
- En estadística, la estimación por cuasiverosimilitud es una forma de permitir la sobredispersión, es decir, una mayor variabilidad en los datos de lo que cabría esperar a partir del modelo estadístico utilizado. Con mayor frecuencia se utiliza con modelos de cuenta de datos o de datos binarios agrupados, es decir, datos que de otra manera pueden modelarse usando las distribuciones Poisson o Binomial. (es)
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| - En estadística, la estimación por cuasiverosimilitud es una forma de permitir la sobredispersión, es decir, una mayor variabilidad en los datos de lo que cabría esperar a partir del modelo estadístico utilizado. Con mayor frecuencia se utiliza con modelos de cuenta de datos o de datos binarios agrupados, es decir, datos que de otra manera pueden modelarse usando las distribuciones Poisson o Binomial. El término función de cuasiverosimilitud fue introducido por en 1974 para describir una función que tiene propiedades similares a la función de verosimilitud, salvo que una función de cuasiverosimilitud no es la correspondiente log-verosimilitud a alguna distribución de probabilidad real. Los modelos de cuasiverosimilitud pueden estar equipados con una extensión directa de los algoritmos utilizados en la estructura generalizados. En lugar de especificar una distribución de probabilidad de los datos, solo una relación entre la media y la varianza se especifica en la forma de una función de varianza dando la varianza como una función de la media. Por lo general, esta función se le permite incluir un factor multiplicativo conocido como parámetro de sobredispersión o parámetro de escala, que se calcula a partir de los datos. Más comúnmente, la función de varianza es de una forma tal que se fija el parámetro de sobredispersión en los resultados de la unidad en la relación de variación de la media de una distribución de probabilidad real tal como la Binomial o Poisson. (es)
- In statistics, quasi-likelihood methods are used to estimate parameters in a statistical model when exact likelihood methods, for example maximum likelihood estimation, are computationally infeasible. Due to the wrong likelihood being used, quasi-likelihood estimators lose asymptotic efficiency compared to, e.g., maximum likelihood estimators. Under broadly applicable conditions, quasi-likelihood estimators are consistent and asymptotically normal. The asymptotic covariance matrix can be obtained using the so-called . Examples of quasi-likelihood methods are the generalized estimating equations and pairwise likelihood approaches. (en)
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