Capítulo 20 Modelado de datos

La realidad puede ser muy compleja por lo que es habitual emplear un modelo para tratar de explicarla.

• Modelos estocásticos (con componente aleatoria).

  • Tienen en cuenta la incertidumbre debida a no disponer de la suficiente información sobre las variables que influyen en el fenómeno en estudio.

  • La inferencia estadística proporciona herramientas para ajustar y contrastar la validez del modelo a partir de los datos observados.

Sin embargo resultaría muy extraño que la realidad coincida exactamente con un modelo concreto.

• George Box afirmó en su famoso aforismo:

  En esencia, todos los modelos son falsos, pero algunos son útiles.

• El objetivo de un modelo es disponer de una aproximación simple de la realidad que sea útil.