Criterio de Akaike para la selección de modelos con transformaciones

En el trabajo de modelación estadística, es de primordial importancia la selección del modelo, es decir, elegir dentro de un conjunto de modelos alternativos el modelo más apropiado para el conjunto de datos. Por ejemplo, en teoría de valores extremos algunas veces se desea elegir entre la distribuc...

Full description

Autores:: Amaya Jiménez, Leonel

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Santo Tomás

Repositorio:: Repositorio Institucional USTA

Idioma:: spa

Description
Summary:	En el trabajo de modelación estadística, es de primordial importancia la selección del modelo, es decir, elegir dentro de un conjunto de modelos alternativos el modelo más apropiado para el conjunto de datos. Por ejemplo, en teoría de valores extremos algunas veces se desea elegir entre la distribución generalizada de valores extremos con un parámetro de forma muy pequeño o una distribución Gumbel, donde ésta última se toma como un caso límite de la primera cuando el parámetro de forma tiende a cero. En tal caso es deseable un estadístico que permita seleccionar entre un modelo u otro. Los índices AIC y BIC (Criterio de información de Akaike y criterio de información bayesiano, respectivamente) son dos criterios de uso frecuente para la selección de modelos. El AIC fue propuesto por Akaike (1974) como un estimador insesgado asintótico de la información de Kullback-Leibler esperada, entre un modelo candidato ajustado y el verdadero modelo. El BIC fue derivado por Schwarz en 1978 como una aproximación a una transformación de la probabilidad posterior de un modelo candidato.

Criterio de Akaike para la selección de modelos con transformaciones

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