Medidas de Bondad de Ajuste

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Medidas de bondad de ajuste para análisis de regresión borrosa

Medidas de bondad de ajuste para análisis de regresión borrosa

En este capítulo se mostró todas las funcionalidades del software GOF 1.0 a través de su manual de usuario. También se presentaron los resultados obtenidos de todos los experimentos que fueron realizados, mediante gráficos de caja y de barras, así como de test no paramétricos los cuales fueron determinantes para corroborar que las mejores medidas de bondad de ajuste. Tanto las medidas reportadas en la literatura como las propuestas, tuvieron buenos resultados para algunas bases de datos. La complejidad computacional de ellas es sumamente simple, así que se puede recomendar calcularlas todas y a partir de sus valores, tomar una decisión. No obstante, los experimentos demostraron que:
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Estudio del fenómeno El Niño en la región 1 + 2 durante el 2017 usando el modelo regional WRF e índice atmosférico

Estudio del fenómeno El Niño en la región 1 + 2 durante el 2017 usando el modelo regional WRF e índice atmosférico

Para su cálculo se utilizó un script (ver anexo 4) el cual muestra de manera automática la tabla ANOVA, las medidas de bondad de ajuste (Suma de los cuadrados medios de lo[r]

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Evaluación de criterios de bondad de ajuste para modelos logit marginales

Evaluación de criterios de bondad de ajuste para modelos logit marginales

Resumen. En este trabajo se estudia el comportamiento de medidas de bondad de ajuste de modelos logit marginales para datos binarios correlacionados. Algunas de ellas son de carácter descriptivo, basadas generalmente en la noción de pérdida incurrida al usar un modelo aproximado para describir la realidad, y otras constituyen estadísticas globales de bondad de ajuste. En general son extensiones naturales de las disponibles para el caso de modelos logit clásicos, es decir bajo el supuesto de independencia de las observaciones. Para la evaluación de estas medidas se realiza un estudio por simulación mediante la utilización de un algoritmo simple de generación de datos con estructura de asociación intra-unidad constante. Entre las estadísticas de tipo descriptivo se destaca el buen comportamiento de la extensión del criterio de Akaike, la cual constituye una medida útil para seleccionar el mejor subconjunto de covariables a incluir en el modelo. En lo que se refiere a los tests globales de bondad de ajuste, la extensión de la prueba chi cuadrado de Pearson y la basada en la suma no ponderada de residuos son las que presentan en general mejor comportamiento en cuanto al control del error tipo I, si bien la potencia resulta baja.
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Evaluación de la importancia de la correcta modelación de subproductos de la desinfección (DBPs) haciendo uso de métodos tradicionales de modelación de calidad del agua mono-especie y métodos actuales multi-especie en redes de distribución de agua potable

Evaluación de la importancia de la correcta modelación de subproductos de la desinfección (DBPs) haciendo uso de métodos tradicionales de modelación de calidad del agua mono-especie y métodos actuales multi-especie en redes de distribución de agua potable

Natalia León Tesis Pregrado 102 Al comparar las gráficas anteriores con los mapas de isolíneas de concentración de la Figura 37 se ve que los resultados son consistentes. El modelo con el peor ajuste fue el Modelo 5, presentando errores varios órdenes de magnitud por encima de los dados por los otros modelos. Por otra parte, el modelo con el mejor ajuste fue el Modelo 4, el cual además presenta rangos de concentración de TTHM muy similares a los dados por el modelo de Clark y Sivaganesan a lo largo de toda la red. Comparando los dos modelos propuestos por Serodes et al. (2003), que son el Modelo 2 y el Modelo 3, se encuentra que para la mayoría de las medidas de bondad de ajuste los dos modelos presentan valores muy cercanos. Adicionalmente al observar los mapas de isolíneas de TTHM correspondientes, se encuentra que las zonas identificadas son muy similares a pesar de que los rangos de concentración de TTHM no coinciden. Estas diferencias se dan principalmente porque el Modelo 3 no involucra la concentración inicial de COT, ni la temperatura del agua. Lo anterior permite probar que modelos simplificados, que consideren una menor cantidad de parámetros, pueden llegar a dar resultados muy similares a los de modelos más complejos, pero requiriendo un esfuerzo mucho menor.
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Vista de Satisfacción de clientes con el servicio de instituciones educativas del sector privado, ubicadas en la Ciudad de Xalapa-Enríquez, México

Vista de Satisfacción de clientes con el servicio de instituciones educativas del sector privado, ubicadas en la Ciudad de Xalapa-Enríquez, México

Es importante señalar que se ajustó un modelo incluyendo también el tipo de cliente entrevistado (estudiante, padre y/o tutor), esto con la finalidad de poder identificar si las variables que explican la satisfacción cambian en función estos, lo que implicaría tener dos modelos, sin embargo, al ajustar el modelo, no se observaron medidas de bondad de ajuste acep- tables al incluir esta variable, por lo que se concluyó que el modelo pro- puesto para la satisfacción de clien- tes de instituciones de educación del sector privado, incluye personal docente, servicio administrativo, am- biente, resultados y satisfacción, sin hacer distinción en función del cliente encuestado.
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Estimación del carbono almacenado en una plantación de Tectona grandis L. f. mediante ecuaciones alométricas

Estimación del carbono almacenado en una plantación de Tectona grandis L. f. mediante ecuaciones alométricas

La ecuación alométrica ajustada, con base en los indicadores de bondad de ajuste, las pruebas de normalidad de los residuales y las medidas para estimar la capacidad predictiva del modelo es apropiada para estimar con precisión el carbono almacenado en función del diámetro normal (d), altura total (h), densidad (D), factor de expansión de biomasa (FEB), relación biomasa radical-biomasa total (1 + R; y factor de conversión (FC).

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Pruebas de bondad de ajuste y el problema de dos muestras en el contexto de Procesos de Poisson no homogéneos

Pruebas de bondad de ajuste y el problema de dos muestras en el contexto de Procesos de Poisson no homogéneos

aceptando que el proceso es homog´ eneo. Es claro, sin embargo, que se trata de un proceso no homog´ eneo. Podr´ıa decirse que la raz´ on por la que el test acepta una hip´ otesis falsa es que, como se puede deducir de la definici´ on del estimador Z, este estimador ´ unicamente tiene en cuenta las medidas de tendencia central de los datos. Es por esto que cuando se presenta una intensidad como λ(t), que fue definida intencionalmente para que tuviera la media y varianza deseadas, el test Z ignora la no homogeneidad del proceso. Como lo muestra el ejemplo siguiente, a´ un para un valor de T mayor, una funci´ on de este estilo genera error.
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Medidas de impacto potencial en epidemiología (2). Medidas de impacto relativas

Medidas de impacto potencial en epidemiología (2). Medidas de impacto relativas

tinuación, se revisan las medidas de impacto relativas, aquellas que miden el porcentaje de riesgo que es debido a la exposi- ción y los números de impacto potenciales cuando cuantifica- mos el número de personas que están en riesgo o presentan el evento de interés.

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Prueba de bondad de ajuste para la distribución poisson basada en el índice de dispersión de fisher.

Prueba de bondad de ajuste para la distribución poisson basada en el índice de dispersión de fisher.

Supongamos que para cierto fenómeno aleatorio de conteo, X, se desconoce f(x), entonces surge la pregunta ¿f(x) es una densidad de Poisson?. Para contestar a la pregunta, se tienen dos posibilidades: se consulta a un adivino para que diga si f(x) es ó no es de Poisson ó se pide permiso a la naturaleza para observar algunos ejemplos de realizaciones de la variable aleatoria X, es decir, se observa experimentalmente el fenómeno algunas veces, y con base en la información obtenida, se determina si los datos contradicen el que f(x) sea una densidad de Poisson. La implementación de la segunda solución, es un tema que en estadística matemática recibe el nombre de prueba de bondad de ajuste. El problema de bondad de ajuste es entonces: con base en una muestra aleatoria X 1 , X 2 , ..., X n , determinar si contradice que f(x) sea Poisson.
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Caracterización multivariada de los temporales para su aplicación en el dimensionamiento del manto principal

Caracterización multivariada de los temporales para su aplicación en el dimensionamiento del manto principal

El método de selección de los sucesos extremos seleccionado es el método de la variable dominante, siendo generalmente la altura de ola significante la variable más importante en el dimensionamiento de las estructuras. El umbral de excedencia que define el suceso extremo es un asunto de gran interés, sin embargo su selección no es trivial, existiendo pocos estudios que abordan este problema y una falta de consenso en la comunidad científica sobre este asunto. El uso de las Funciones Cópula para caracterizar de manera multivariante los sucesos extremos es una herramienta estadística que ofrece múltiples ventajas, pudiendo estudiar por separado las conductas marginales y la dependencia global entre las variables. En el caso de las Cópulas Arquimedianas las distribuciones marginales no tienen por qué ser del mismo tipo y son las más adecuadas para caracterizar sucesos extremos. Para el ajuste de las variables se propone el uso de las cópulas de Gumbel, Frank y Clayton.
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Gestión y data mining

Gestión y data mining

La precisión en la predicción de un modelo, que es la base del data mining para la exploración de nuevos casos, no es igual a la bondad del ajuste en relación a l[r]

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Ajuste de una distribución gamma bivariada para describir las preferencias alimenticias de monos aulladores (Aloutta palliata), en condiciones de cautiverio

Ajuste de una distribución gamma bivariada para describir las preferencias alimenticias de monos aulladores (Aloutta palliata), en condiciones de cautiverio

Debemos recordar que las pruebas de bondad de ajuste son tecnicas que se utilizan para determ inar el grado de acoplam iento que tiene una m uestra ale atoria de datos em piricos con una distribucion poblacional teorica. En la estructura form al de la prueba de hipotesis para el analisis de bondad de ajuste, en la hipotesis nula se plantea que una variable aleatoria x dada sigue una ley de distribucion de problabilidad determ inada F(x) (por ejem plo, la distribucion normal o la distribucion gamma). Las tecnicas de bondad de juste que se aplican para probar Ho se basan en medir, de alguna form a, la concordancia que tiene la muestra de datos con la distribucion hipotetizada, o, equivalentem ente, su discrepancia con la misma.
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Medidas de impacto potencial en epidemiología (1). Medidas de impacto absolutas

Medidas de impacto potencial en epidemiología (1). Medidas de impacto absolutas

factor de riesgo y que se corresponden con el recíproco de las medidas de impacto. Aportan información adicional sobre el riesgo y beneficio de las intervenciones, pueden calcularse los IC 95, pero presentan el inconveniente, al igual que los NNT, de que cuando las medidas de impacto de donde pro- vienen no son significativas, el IC 95 es de difícil interpreta- ción, por lo no se aconseja su uso en esos casos.

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Programa de risoterapia en la mejora de la autoestima del adulto mayor de un Centro municipal Lambayeque, 2016

Programa de risoterapia en la mejora de la autoestima del adulto mayor de un Centro municipal Lambayeque, 2016

Al comparar los resultados y al aplicar la prueba de bondad de ajuste W de Shapiro-Wilks, en la puntuación del autoestima antes de aplicado el programa de Risoterapia [r]

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Evaluación de rangos del espectro electromagnético para predecir la caracterización fisicoquímica de cáscara de café para alimentación animal

Evaluación de rangos del espectro electromagnético para predecir la caracterización fisicoquímica de cáscara de café para alimentación animal

Los modelos que presentan un mejor ajuste para cenizas y energía (valor energético bruto) (ver figuras 6 y7), se obtuvieron en el rango NIRS. Para el modelo de cenizas se seleccionaron las longitudes de onda 1160, 1335, 1721, 1745, 1910, 2094, 2138, 2156, 2214, 2218, 2276, 2291, 2316, 2375, 2424, 2462, 2473 y 2491nm; en cambio para el modelo de energía se seleccionaron las bandas espectrales 1345, 1399, 1901, 1931, 1984, 2034, 2245, 2268, 2301, 2334, 2411, 2423, 2474 y 2489nm. Según Mancini et al. (2018), el rango 2223 – 2227nm y 2032 – 20140nm son bandas relacionadas al enlace C – H que se vincula a la modelación para energía, sin embargo la banda 1312 – 1322nm está relacionada a la primera combinación armónica para C-H y está vinculada a la modelación para cenizas. Pojić et al. (2010), mencionan que en el rango 400 – 2500nm sirve para predecir el contenido de cenizas de legumbres con valores para R 2 de 0,89 y para el error estándar de validación
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Pruebas de ajuste basadas en la estadística ji-cuadrada

Pruebas de ajuste basadas en la estadística ji-cuadrada

discrepancia de la función de distribución empírica con respecto a la hipotetizada. Este enfoque es utilizado para construir pruebas de bondad de ajuste cuando Fo es. una distr[r]

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Respuesta dinámica de un edificio instrumentado de concreto armado

Respuesta dinámica de un edificio instrumentado de concreto armado

En los estudios de vibración ambiental para la evaluación del período fundamental de los edificios se acostumbra realizar medidas simultáneas de aceleración en la azotea y en la base de estructuras regulares; posteriormente se calcula la función de transferencia del edificio y se identifica el período. Una manera de evaluar la fiabilidad de la función de transferencia es mediante la función de coherencia, que en una medición ideal debe ser igual a la unidad (Amini, 1990). Por esta razón, Muria-Vila y Gonzales (1995) recomiendan que, para identificar las frecuencias naturales de vibración se utilicen las funciones de transferencia y coherencia, ya que se podría cometer errores si se analizan exclusivamente los espectros de Fourier, debido a la presencia de otras ordenadas espectrales que pueden ser significativas pero ajenas a las frecuencias naturales del edificio. Es decir, pueden incluir valores asociados a vibraciones de estructuras vecinas, de equipos electromecánicos u otras fuentes artificiales de ruido.
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Implementación, calibración y validación del modelo MDLC para el tramo Honda-Puerto Berrío en el Río Magdalena

Implementación, calibración y validación del modelo MDLC para el tramo Honda-Puerto Berrío en el Río Magdalena

En cuanto a la sensibilidad, fue posible evidenciar parámetros poco sensibles en la mayoría de las gráficas tanto para los parámetros de n de Manning como para las pendientes. En general se pudo ver también que estas gráficas fueron muy coherentes con la identificabilidad de los parámetros y debido a esto la mayoría de estas presentaron poca sensibilidad. En algunos casos como el del Subtramo 2 (Figura 19 (b.) y (d.)) se pudo identificar sensibilidad en los parámetros de pendiente y n de Manning pero para valores de bondad de ajuste bajos por lo cual se siguen teniendo valores muy similares al óptimo en los rangos calibrados. Finalmente se pudo observar que en el Subtramo 3 la gráfica de sensibilidad (Figura 23 (d.)) se tuvo alta sensibilidad en los valores más altos de bondad de ajuste lo cual es coherente con la alta identificabilidad del parámetro descrita anteriormente.
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Development and validation of the Hospitality Axiological Scale for Humanization of Nursing Care

Development and validation of the Hospitality Axiological Scale for Humanization of Nursing Care

La validación del instrumento de medida se realizó en una primera etapa mediante las técnicas de análisis de fiabilidad y de análisis factorial de componentes principales. Se seleccionaron aquellos indicadores que conceptualmente más se ajustaban a los significados teóricos del constructo planteado. A continuación, se realizó un Análisis Factorial Exploratorio (AFE) de primer orden, para identificar las posibles dimensiones que conceptualmente se encuentran implícitas en el constructo. Considerando las dimensiones resultantes del AFE y el marco teórico de la investigación, se propusieron dos modelos para su Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) mediante técnicas de modelos de ecuaciones estructurales (Structural Equation Modeling, SEM). Para comprobar la bondad de ajuste y la validez de los modelos, se consideraron tanto el estadístico χ 2 como índices descriptivos contrastados
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SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 1 Pruebas de Bondad de Ajuste con Stat::Fit de Promodel

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 1 Pruebas de Bondad de Ajuste con Stat::Fit de Promodel

Los resultados de las pruebas es que los datos se pueden considerar provenientes de distribuciones Binomial, Poisson y Uniforme, es decir no se rechaza “do not reject” que sean de e[r]

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