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.
Los modelos de cuasiverosimilitud pueden estar equipados con una extensión directa de los algoritmos utilizados en la estructura modelos lineales generalizados.
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.
Sin embargo, estos métodos a menudo se vuelven complejos y computacionalmente intensivos para adaptarse a los datos binarios o recuento.
Cuasiverosimilitud no juega ningún papel en la estadística bayesiana, ya que esto se basa en un modelo de probabilidad completamente especificado para los datos.