Si no tienes un modelo "nested" el criterio de parsimonía es de  
difícil aplicación.
Te aconsejo pues, utilizar una distribución gamma extendida (incluye  
la lognormal, la weibull y la exponencial),
y realizar un contraste sobre el tercer parámetro (utilizar package  
"lmom")
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 30/04/2009, a las 15:41, Carlos J. Gil Bellosta escribió:

> Hola, ¿qué tal?
>
> Agradezco las dos respuestas anteriores. Pero creo que voy a tener que
> redefinir mi pregunta por medio de un "experimento mental". Es el
> siguiente:
>
> Alguien nos da dos cosas:
>
> 1) Un vector de 100 números, X.
>
> 2) Un "menú" de distribuciones de probabilidad (exponencial,
> lognormal, gamma, weibull, etc.)
>
> Y nos hace una pregunta: ¿con cuál de las anteriores distribuciones (y
> con qué parámetros) he generado aleatoriamente X?
>
> Uno dice: para cada una de las distribuciones de mi "menú", ajusto vía
> máxima verosimilitud los parámetros, aplico un test de bondad de
> ajuste y ordeno los p-valores de menor a mayor.
>
> Una cuestión que surge es: imaginemos que X procede de una
> exponencial. Sabemos que la distribución exponencial es un caso
> particular de la weibull, sólo que más "parsimoniosa". Por eso, uno
> espera que siempre se ajuste mejor a los datos (lo que pasaría al
> comparar dos modelos anidados, vamos).
>
> De alguna manera me gustaría penalizar la complejidad adicional de la
> weibul para, al menos, poder en algunas ocasiones preferir la
> exponencial a ella. Pero no he visto referencias en este ámbito...
> ¿algún cable?
>
> Un saludo,
>
> Carlos J. Gil Bellosta
> http://www.datanalytics.com
>
>
>
>
> El día 30 de abril de 2009 12:22, Olivier Nuñez  
> <onunez@iberstat.es> escribió:
>> 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
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>> 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
>> _______________________________________________
>> R-help-es mailing list
>> R-help-es@r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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