Descripción: La estimación de parámetros es el proceso mediante el cual se determinan los valores de los parámetros de un modelo estadístico basándose en datos observados. Este proceso es fundamental en la estadística y el aprendizaje automático, ya que permite ajustar modelos a datos reales para hacer predicciones o inferencias. En esencia, la estimación de parámetros busca encontrar los valores que mejor describen la relación entre las variables de interés. Existen diferentes métodos para llevar a cabo esta estimación, siendo los más comunes la máxima verosimilitud y el método de momentos. La máxima verosimilitud, por ejemplo, busca maximizar la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo, mientras que el método de momentos se basa en igualar momentos muestrales con momentos teóricos. La precisión en la estimación de parámetros es crucial, ya que influye directamente en la calidad de las predicciones y en la interpretación de los resultados. Además, la estimación de parámetros se encuentra en el corazón de la optimización de hiperparámetros, donde se ajustan los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento en diversas tareas. En resumen, la estimación de parámetros es un componente esencial en la modelización estadística y el aprendizaje automático, permitiendo a los investigadores y profesionales obtener insights valiosos a partir de datos complejos.
