Una posible solución a tu problema consiste en construir el cierre  
convexo de estas familias de distribuciones.
Supongamos que tengas sólo dos familias: N(m,s) y T(z) .
Entonces, el cierre convexo de ambas familias sería la familia  
parametrica:

C(p,m,s,z) = p*N(m,s) + (1-p)*T(z)

donde p es un parametro que toma valores entre 0 y 1.
En este caso, podrías aplicar el test de maxima verosimilitud para  
tomar una decisión sobre p.
El package adecuado para este tipo de modelo debería ser flexmix.
Un saludo. Olivier
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Olivier G. Nuñez
Email: onunez@iberstat.es
Tel : +34 663 03 69 09
Web: http://www.iberstat.es

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El 29/04/2009, a las 23:26, Carlos J. Gil Bellosta escribió:

> Hola, ¿qué tal?
>
> Tengo una pregunta de estadística (marginalmente relacionada con R).
>
> Me llegan unos datos y quiero ajustarlos vía máxima verosimilitud. Sin
> embargo, no tengo una sóla familia de distribuciones (por ejemplo, N 
> (mu,
> sigma) sino varias, media docena de ellas. Y se me pide que encuentre
> "la que mejor se ajusta a los datos".
>
> Ordenar por el p-valor de un test de bondad de ajuste (que es lo  
> que he
> heredado) me parece problemático: unas distribuciones son más
> "parsimoniosas" que otras y no he oído de algún equivalente al AIC 
> para
> este problema.
>
> Se me ocurre alguna idea peregrina (como un "bootstrap" en los datos
> originales para estimar la variabilidad de la bondad del ajuste sobre
> las submuestras. Pero me gustaría saber si alguien conoce alguna
> referencia acerca de este problema.
>
> Un saludo,
>
> Carlos J. Gil Bellosta
> http://www.datanalytics.com
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> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es


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