Tipos De Error

Error de estimación.

ANÁLISIS DE ERRORES DE ESTIMACIÓN / PREVISIÓN

Dos ideas centrales:

· Un modelo que no es capaz de reproducir la realidad analizada en la muestra de análisis no servirá como herramienta para entender el funcionamiento de esa realidad y mucho menos para realizar simulaciones/predicciones para elementos extramuestrales.

· El análisis de errores no sólo es imprescindible como estándar de validación de un modelo sino además es una pieza clave en la evaluación de un modelo en tanto que ayuda a evaluar la calidad de la especificación y sirve de base para localizar vías de mejora.

Diferencia entre la puntuación verdadera y la pronosticada.

Error de medida.

El error de medición se define como la diferencia entre el valor medido y el valor verdadero. Afectan a cualquier instrumento de medición y pueden deberse a distintas causas. Las que se pueden de alguna manera prever, calcular, eliminar mediante calibraciones y compensaciones, se denominan determinísticos o sistemáticos y se relacionan con la exactitud de las mediciones. Los que no se pueden prever, pues dependen de causas desconocidas, o estocásticas se denominan aleatorios y están relacionados con la precisión del instrumento.

Error aleatorio. No se conocen las leyes o mecanismos que lo causan por su excesiva complejidad o por su pequeña influencia en el resultado final.

Para conocer este tipo de errores primero debemos de realizar un muestreo de medidas. Con los datos de las sucesivas medidas podemos calcular su media y la desviación típica muestral. Con estos parámetros se puede obtener la Distribución normal característica, N[μ, s], y la podemos acotar para un nivel de confianza dado.

Las medidas entran dentro de la campana con unos márgenes determinados para un nivel de confianza que suele establecerse entre el 95% y el 98%.

Error sistemático. Permanecen constantes en valor absoluto y en el signo al medir una magnitud en las mismas condiciones, y se conocen las leyes que lo causan.

Para determinar un error sistemático se deben de realizar una serie de medidas sobre una magnitud Xo, se debe de calcular la media aritmética de estas medidas y después hallar la diferencia entre la media y la magnitud X0.

Error sistemático = | media - X0 |

Diferencia entre la puntuación empírica y la verdadera.

Error de predicción.

Una forma sencilla de cuantificar el error de predicción consiste en obtener las diferencias entre los valores predichos y los valores reales:

donde:

e: error de predicción o estimación

Y: Valor reales de la variable a predecir

Y': Predicción o estimación

Es la diferencia entre las puntuaciones de un test y las pronosticadas a partir de su forma paralela.

Error de sustitución

Es la diferencia entre las puntuaciones de dos test paralelos.

Error típico de la media.

Según el teorema del límite central, si de cualquier población se extraen muestras aleatorias del mismo tamaño N, al aumentar el número de muestras sus medias se distribuyen normalmente, con media µ y una desviación típica, o error típico σX = σ/ N

Esta distribución muestral de las medias es independiente de la distribución de la población: aunque la distribución en la población no sea normal, las medias de las muestras aleatorias extraídas de esa población sí tienden a tener una distribución normal.

El error típico de la media (desviación típica de la distribución muestral de las medias) podemos expresarlo de dos maneras:

σX =

σ Ν

[1]

En la fórmula [1] la desviación típica del numerador se supone calculada dividiendo por N-1 la suma de cuadrados (o la suma de las puntuaciones diferenciales, X-X , elevadas

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