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 valores esperados en el modelo de estudio. Tales medidas se pueden emplear en el contraste de hipótesis, e.g. el test de normalidad de los residuos, comprobar si dos muestras se obtienen a partir de dos distribuciones idénticas (ver test de Kolmogorov-Smirnov), o si las frecuencias siguen una distribución específica (ver ji cuadrada).
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¿Qué es una prueba de bondad de ajuste?
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Prueba de Bondad de Ajuste
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Bondad de ajuste ejemplo manual
Transcription
Distribuciones
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
Regresiones
En el análisis de regresión, existen los siguientes indicadores:
- Coeficiente de determinación (El R2 mide la bondad de ajuste)
- Lack-of-fit sum of squares.
Referencias
| Control de autoridades |
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Datos: Q2034239
https://files.sld.cu/prevemi/files/2018/02/Prueba-Ji-cuadrado-de-Homogeneidad.-Ejemplo.pdf
Esta página se editó por última vez el 30 abr 2021 a las 21:48.