Descripción: La verosimilitud cuasi-máxima es un enfoque estadístico utilizado para estimar parámetros de un modelo, especialmente en contextos donde los datos pueden ser escasos o no seguir una distribución normal. Este método se basa en la idea de maximizar una función de verosimilitud que no necesariamente es la máxima verosimilitud completa, sino que se aproxima a ella bajo ciertas condiciones. La verosimilitud cuasi-máxima permite incorporar información adicional o restricciones en el modelo, lo que puede resultar en estimaciones más robustas y confiables. Este enfoque es particularmente útil en la detección de anomalías, donde se busca identificar patrones inusuales en los datos que podrían indicar problemas o irregularidades. Al utilizar la verosimilitud cuasi-máxima, los analistas pueden mejorar la precisión de sus modelos al considerar no solo los datos observados, sino también la estructura subyacente del modelo y las posibles desviaciones de la normalidad. En resumen, la verosimilitud cuasi-máxima es una herramienta poderosa en la estadística moderna, que permite a los investigadores y profesionales abordar problemas complejos de estimación y detección de anomalías de manera más efectiva.
