Bondad de Ajuste: No Es Magia, Pero Estos Recursos le Ayudan a Entender Más

Bondad de Ajuste: No Es Magia, Pero Estos Recursos le Ayudan a Entender Más

En algunas empresas o salones universitarios hemos oído, algo como esto: “la única prueba de bondad de ajuste es la de normalidad”. Hmm…podrías estar frente a una confusión de concepto con serias implicaciones prácticas.

En general las pruebas de bondad de ajuste son herramientas que ayudan a solucionar un problema común: ajustar una distribución de probabilidad a un conjunto de observaciones para una variable.

Si se parte del hecho de estar trabajando con estadística clásica paramétrica, en donde se han definido decenas de modelos de probabilidad, entonces las pruebas de bondad de ajuste ayudan a entender si determinado modelo se ajusta a los datos.

En cierta forma son como el sombrero seleccionador de aquella famosa escena de Harry Potter ¿recuerda? Harry y todos los alumnos de nuevo ingreso deben ser asignados a alguna de las escuelas, Casas de Hogwarts, Gryffindor, Hufflepuf, Ravenclaw y Slytherin. Los niños pasan para ser “evaluados” por un sombrero mágico que de acuerdo con las características, inclinaciones y destrezas de cada niño, determina la escuela que mejor se ajusta al perfil. Eso es, en general, lo que hace una prueba de Bondad de Ajuste: examina sus datos contra un modelo y determina si ese modelo se ajusta a sus datos. Más adelante, le compartimos el video del “Sorting Hat” (sombrero seleccionador).

 Varios abordajes: Pruebas

Durante los años se han desarrollado diferentes abordajes, pruebas de bondad de ajuste. Algunas son:

  • Chi-Cuadrado
  • KS (Kolmogorov-Smirnov)
  • Anderson Darling
  • Criterios de Información Bayesiano (SIC, BIC, AIK).
  • entre otras

Prueba Anderson Darling

Es una de las técnicas de bondad de ajuste más populares en los últimos años. Muy recomendada para pruebas como análisis de capacidad o aquellas donde el comportamiento de las colas de la distribución es crítico.

El “Engineering Statistics Handbook” indica sobre la prueba AD (Anderson Darling):

” La prueba Anderson-Darling (Stephens, 1974) se utiliza para comprobar si una muestra de los datos proviene de una población con una distribución específica. Se trata de una modificación de la prueba de Kolmogorov-Smirnov (KS) y da más peso a las colas de lo que hace la prueba de KS. La prueba de KS es de distribución “libre”, en el sentido de que los valores críticos no dependen de la distribución específica que está probando (tenga en cuenta que esto es cierto sólo para una distribución totalmente especificada, es decir, se conocen los parámetros). La prueba de Anderson-Darling hace uso de la distribución específica en el cálculo de los valores críticos.

Más detalles de la matemática de la prueba de Anderson Darling se pueden encontrar en

http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35e.htm

Más sobre Pruebas de Bondad de Ajuste

Es un tema vasto, por eso le invitamos a explorar estos recursos y aprender más:

Una clase gratuita, grabada: ¿Qué es Bondad de Ajuste?

 Ajustar distribuciones a los datos (y por qué quizás lo está haciendo mal)

En este podcast, le explicamos un poco más sobre como ModelRisk le puede ayudar a hacer mejores pruebas de Bondad de Ajuste.

BBCross® STEM News · El sombrero seleccionador de Harry Potter y las pruebas de Bondad de Ajuste

 El Sombrero Seleccionador

Por que lo prometido es deuda.

Otros recursos

Le invitamos a visitar otros recursos para profundizar este tema, incluyendo:

Actualizado en enero, 2021.


Original: Sábado 15 de Agosto, 2015.

Leave a Reply

Your email address will not be published.