Model provabilístic

Un model provabilístic o estadístic és la forma que poden prendre un conjunt de senyes obtingudes de mostrejos d'atres senyes en comportament que se supon aleatori.

Un model estadístic és un tipo de model matemàtic que usa la provabilitat, i que inclou un conjunt de assunció sobre la generació d'alguns senyes mostrals, de tal manera que assemblen a les senyes d'una població major.

Les assunció o hipòtesis d'un model estadístic descriuen un conjunt de distribucions de provabilitat, que són capaces d'aproximar de manera adequada un conjunt de senyes. Les distribucions de provabilitat inherents dels models estadístics són lo que distinguixen als models d'atres models matemàtics determinista.

Un model estadístic queda especificat per un conjunt d'equacions que relacionen diverses variables aleatòries, i en les que poden aparéixer atres variables no aleatòries. Com a tal "un model és una representació formal d'una teoria"

Tots els tests d'hipòtesis estadístiques i tots els estimadors estadístics procedixen de models estadístics. De fet, els models estadístics són una part fonamentalment de l'inferència estadística.

Models basats en distribucions

Poden ser models provabilístics discrets o continus. Els primers, en la seua majoria es basen en repeticions de proves de Bernoulli. Els més utilisats són:

• Modele de Bernoulli
• Model Binomial.
• Model Geomètric.
• Model Binomial negatiu.
• Model Hipergeométrico.
• Model de Poisson.

Per un atre costat, tal com s'ha mencionat abans, existixen models provabilístics continus, entre ells destaquem:

• Distribució Normal: usada àmpliament en mostres majors a 30 senyes.
• Distribució Chi Quadrat: usada en mostres menudes.
• Distribució Exponencial: usada en duració o a on intervé el pas del temps.
• Distribució F o distribució F de Snedecor: usada per a controlar la varianza de 2 distribucions.

Model de recuperació d'independència binaria

El model provabilístic com a model de recuperació d'independència binaria va ser desenrollat per Robertson i Spark Jones. Este model afirma que poden caracterisar-se els documents d'una colecció per mig de l'us de térmens de indización. Òbviament existix un subconjunt ideal de documents que conté únicament els documents rellevants a una necessitat d'informació per a la qual es realisa una ponderació dels térmens que componen la consulta realisada per l'usuari. A continuació el sistema calcula la semblança entre cada document de la colecció i la consulta i presentant els resultats ordenats per grau de provabilitat de rellevància en la relació a la consulta. Este model evita la comparació exacta ( existència o no d'un terme de la consulta en el document) i possibilita a l'usuari realisar un procés de retroalimentación valorant la rellevància dels documents recuperats per a que el sistema puga calcular la provabilitat en posteriors consultes de que els documents recuperats siguen o no rellevants en funció dels térmens utilisats en la consulta siguen o no rellevants.

Vore també

• Estocàstica
• Estadística

Bibliografia

• (2008).«Advising on Research Methods: a consultant's companion».Johannes van Kessel Publishing.

271–304..

• (2002).«Model Selection and Multimodel Inference».Springer-Verlag..

• (2006).«Principles of Statistical Inference».Cambridge University Press..
• (2008).«Information Criteria and Statistical Modeling».Springer..
• (2002).«What is a statistical model?».Annals of Statistics.30

1225–1310.doi:10.1214/aos/1035844977..