Modelación matemática para la probabilidad de ocurrencia de un evento con matlab

  • Luis Stalin López Telenchana Escuela Superior Politécnica De Chimborazo
  • Geovanny Patricio Aldaz Berrones Escuela Superior Politécnica del Chimborazo
  • Manfreddy Ismael Chugñay Cargua Escuela Superior Politécnica del Chimborazo
  • Carlos Alfredo Hidalgo Mendoza Escuela Superior Politécnica del Chimborazo
Palabras clave: Modelación, probabilidad, matlab

Resumen

El rápido avance que ha experimentado la Estadística Computacional en las últimas décadas ha desarrollado nuevos campos dentro de la Estadística, que eran impensables, dado los costosos procedimientos de cálculo que requerían. Un ejemplo de este tipo lo constituyen los enfoques no paramétricos del Análisis de Regresión. Se pretende explorar las técnicas de regresión no paramétrica más habituales y las capacidades que R incorpora actualmente para su aplicación práctica, estableciendo los elementos teóricos fundamentales de ésta, desde la propia formulación del modelo.

 Para cualquier estudio de regresión se definen dos vías de solución, por un lado, la regresión paramétrica o clásica que presenta la ventaja de ser más sencilla y menos costosa desde el punto de vista computacional, pero que suele ser muy poco flexible y de difícil adaptación en situaciones complejas.

Paralelamente y no necesariamente en contraposición (puesto que ambas pueden ir de la mano) estaría la regresión no paramétrica, destacando fundamentalmente su flexibilidad, ya que permite una mejor adaptación a diversas situaciones y problemas, si bien requiere de un elevado coste computacional y una mayor complejidad desde el punto de vista teórico.

 Además, se plantea el conocido problema de la dimensionalidad, introduciendo métodos que permiten salvar dicho problema, como son los modelos de regresión aditivos no paramétricos. Estos modelos se caracterizan fundamentalmente porque las naturalezas de los efectos de las variables explicativas sobre la variable de respuesta se consideran de forma individual, lo que obviamente permite ganar en simplicidad y en interpretabilidad.

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Publicado
2019-03-10
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Resumen 12
Cómo citar
López Telenchana, L., Aldaz Berrones, G., Chugñay Cargua, M., & Hidalgo Mendoza, C. (2019). Modelación matemática para la probabilidad de ocurrencia de un evento con matlab. Pro Sciences, 3(19). Recuperado a partir de http://journalprosciences.com/index.php/ps/article/view/103
Sección
ARTÍCULOS