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dc.contributor.advisorOrtiz Rico, Andrés Felipe
dc.creatorAmaya Jiménez, Leonel
dc.date.accessioned2018-07-30T20:17:09Z
dc.date.available2018-07-30T20:17:09Z
dc.date.created2018
dc.identifier.citationAmaya Jiménez, L. (2018). Criterio de akaike para la selección de modelos con transformacionesspa
dc.identifier.urihttp://repository.usta.edu.co/handle/11634/12544
dc.descriptionEn 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.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.sourceinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.subjectAkaikespa
dc.subjectBicspa
dc.titleCriterio de Akaike para la selección de modelos con transformacionesspa
dc.typeFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradospa
dc.creator.degreeProfesional en estadísticaspa
dc.publisher.programRregrado estadísticaspa
dc.publisher.departmentFacultad de estadísticaspa
dc.subject.lembModelosspa
dc.subject.lembSelecciónspa
dc.subject.lembCriteriosspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.description.sedeCRAI-USTA Bogotáspa
dc.description.GoogleScholarhttps://scholar.google.es/citations?user=OuVxcUgAAAAJ&hl=esspa
dc.description.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000650579spa
dc.description.dominiohttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.source.bibliographicCitationAkaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716-723.spa
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