title: Estimador extremo
text: # Estimador extremo
  
  En estadística, los estimadores extremos constituyen una amplia clase de estimadores para modelos paramétricos que se calculan mediante la maximización (o minimización) de una determinada función objetivo, que depende de la muestra. La teoría general de estimadores extremos fue desarrollada por Amemiya (1985).
  
  ## Definición
  
  Un estimador ${\hat {\theta }}$ se llama estimador extremo si existe una función objetivo ${\hat {Q}}_{n}$ tal que
  
      ${\hat {\theta }}={\underset {\theta \in \Theta }{\operatorname {arg\;max} }}\ {\widehat {Q}}_{n}(\theta ),$
  
  donde $\Theta$ es el espacio de parámetros. A veces se da una condición más débil:
  
      ${\widehat {Q}}_{n}({\hat {\theta }})\geq \max _{\theta \in \Theta }\,{\widehat {Q}}_{n}(\theta )-o_{p}(1),$
  
  donde $o_{p}(1)$ es una variable que converge en probabilidad a cero. Con esta modificación, ${\hat {\theta }}$ no necesita ser el valor exacto que maximiza la función objetivo, sino simplemente estar lo suficientemente cerca de ese valor.
  
  La teoría de los estimadores extremos no especifica cuál debe ser la función objetivo. Existen varios tipos de funciones objetivo adecuadas para diferentes modelos, por lo que el estudio de los estimadores extremos nos permite analizar simultáneamente las propiedades teóricas de una amplia clase de estimadores. La teoría sólo especifica las propiedades que la función objetivo debe tener, de forma que, cuando uno elige una función objetivo particular, sólo debe verificar que esas propiedades se cumplen.
  
  ## Consistencia
  
  Si el espacio de parámetros $\Theta$ es compacto y existe una función límite $Q_{0}(\theta )$ tal que:
  
  * ${\hat {Q}}_{n}(\theta )\rightarrow Q_{0}(\theta )$ en probabilidad uniformemente en $\Theta$, y
  * la función $Q_{0}(\theta )$ es continua y tiene un único máximo en $\theta =\theta _{0}$,
  
  entonces ${\hat {\theta }}$ es un estimador consistente de $\theta _{0}$.
  
  La convergencia uniforme en probabilidad de ${\hat {Q}}_{n}(\theta )$ significa que
  
      $\sup _{\theta \in \Theta }{\big |}{\hat {Q}}_{n}(\theta )-Q_{0}(\theta ){\big |}\ {\xrightarrow {p}}\ 0.$
  
  La condición de que $\Theta$ sea compacto puede relajarse: basta suponer que el máximo de $Q_{0}$ está bien separado, es decir, que para toda secuencia $\{\theta _{i}\}$ tal que $Q_{0}(\theta _{i})\rightarrow Q_{0}(\theta _{0})$ se verifica $\theta _{i}\rightarrow \theta _{0}$. Intuitivamente, esto significa que no existen puntos $\theta$ lejanos a $\theta _{0}$ tales que $Q_{0}(\theta )$ esté próximo a $Q_{0}(\theta _{0})$.
  
  ## Normalidad asintótica
  
  Suponiendo que son ciertas las hipótesis anteriores para la consistencia y que las derivadas de ${\hat {Q}}_{n}$ satisfacen ciertas condiciones, el estimador extremo es asintóticamente normal.
  
  ## Ejemplos
  
  * La estimación por máxima verosimilitud utiliza la función objetivo
  
      ${\hat {Q}}_{n}(\theta )=\log \left[\prod _{i=1}^{n}f(x_{i}|\theta )\right]=\sum _{i=1}^{n}\log f(x_{i}|\theta ),$
  
  donde $f(\cdot |\theta )$ es la función de densidad de la distribución de la que fue extraída la muestra. Esta función objetivo se llama función de log-verosomilitud.
  
  * El estimador del método de los momentos generalizado se define mediante la función objetivo
  
      ${\hat {Q}}_{n}(\theta )=-{\Bigg{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}g(x_{i},\theta ){\Bigg )}'{\hat {W}}_{n}{\Bigg{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}g(x_{i},\theta ){\Bigg )}.$
  * Estimador de mínima distancia.
  