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Una Inmersión en el Algoritmo EM
El algoritmo de Esperanza-Maximización (EM) es un método iterativo diseñado para encontrar estimadores de máxima verosimilitud cuando los datos disponibles son incompletos. Su principal fortaleza radica en que transforma un problema complejo de optimización —que involucra funciones de verosimilitud difíciles de manejar directamente— en una sucesión de problemas más sencillos a través de dos pasos: el paso E (Expectation) y el paso M (Maximization). En el paso E se calcula la esperanza de la verosimilitud completa, considerando las variables no observadas como si lo fueran, y en el paso M se maximiza esta esperanza con respecto a los parámetros del modelo. Este procedimiento se repite hasta que los estimadores convergen. En esta ponencia presentaré la estructura general del algoritmo, sus fundamentos matemáticos y algunas de sus aplicaciones, con el fin de destacar su utilidad en modelos con datos faltantes.