Tabla de contenido
¿Cómo se mide la bondad de un modelo?
Para calcular si una distribución dada se ajusta a un conjunto de datos, se pueden utilizar las siguientes pruebas:
- Prueba de Kolmogórov-Smirnov.
- Criterio de Cramér-von Mises.
- Prueba de Anderson-Darling.
- Test de Shapiro–Wilk.
- Prueba de ji cuadrada.
- Criterio de Información de Akaike.
¿Qué es una prueba de bondad?
La prueba ji cuadrado de bondad de ajuste es una prueba de hipótesis estadística que se usa para averiguar si es probable que una variable provenga o no de una distribución específica. Se emplea a menudo para determinar si los datos de una muestra son representativos de la población completa.
¿Qué es la bondad de ajuste en el caso de un modelo lineal?
¿Qué es la Bondad de Ajuste en el caso de un modelo lineal? La regresión lineal calcula una ecuación que minimiza la distancia entre la línea ajustada y todos los puntos de los datos. Técnicamente, la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) minimiza la suma de los residuos al cuadrado.
¿Qué es la bondad de ajuste de un modelo estadístico?
La bondad de ajuste de un modelo estadístico describe lo bien que se ajusta un conjunto de observaciones. Las medidas de bondad en general resumen la discrepancia entre los valores observados y los k valores esperados en el modelo de estudio.
¿Cuál es la bondad del ajuste?
Por bondad del ajuste hay que entender el grado de acoplamiento que existe entre los datos originales y los valores teóricos que se obtienen de la regresión.Obviamente cuanto mejor sea el ajuste, más útil será la regresión a la pretensión de obtener los valores de la variable regresando a partir de la información sobre la variable regresora .
¿Cuál es el primer indicador de la bondad del ajuste?
Puesto que la media de los residuos se anula, el primer indicador de la bondad del ajuste (no puede ser el error medio) será el error cuadrático medio, o varianza del residuo, o varianza residual : Considerando la regresión Y/X:
