Estadistica

MODELOS PARAMETRICOS Y NO PARAMETRICOS

MODELO PARAMETRICO
Es un modelo para la toma de decisiones en los otorgamientos de crédito, desarrollado por la Gerencia de Crédito y Contratación delFideicomiso de Fomento Minero. El modelo permite definir el grado de riesgo de los créditos que se pretendan descontar con el FIFOMI, evaluación que se realiza a través de la calificación dediversos elementos cualitativos y cuantitativos asignándose un valor en el modelo. MODELO NO PARAMETRICO Cuando se analizan datos medidos por una variable cuantitativa continua, las pruebasestadísticas de estimación y contraste frecuentemente empleadas se basan en suponer que se ha obtenido una muestra aleatoria de una distribución de probabilidad de tipo normal o de Gauss. Pero en muchasocasiones esta suposición no resulta válida, y en otras la sospecha de que no sea adecuada no resulta fácil de comprobar, por tratarse de muestras pequeñas. En estos casos disponemos de dos posiblesmecanismos: los datos se pueden transformar de tal manera que sigan una distribución normal, o bien se puede acudir a pruebas estadísticas que no se basan en ninguna suposición en cuanto a ladistribución de probabilidad a partir de la que fueron obtenidos los datos ventajas del modelo no parametrico 1_ son fáciles de usar y de entender 2_eliminan la necesidad de suposiciones restrictivasde las pruebas parámetricas 3_ se pueden usar con pruebas pequeñas 4_ se puede usar con datos cualitativos desventajas del modelo no parametrico 1_A veces, ignoran, desperdician o pierdeninformación 2_No son tan eficientes como las paramétricas 3_Llevan a una mayor probabilidad de no rechazar una hipótesis nula falsa (incurriendo en un error de tipo II) UNIVERSIDAD DEECATEPEC NOMBRE: PATRICIA FORES PEREZ PROFESOR: MATERIA: ESTADISTICA GRUPO: PS0301 TAREA: MODELOS PARAMETRICOS Y NO PARAMETRICOS 21/11/2012 CONCLUCION |