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¿Qué es un modelo "saturado"?

¿A qué nos referimos cuando decimos que tenemos un modelo saturado?

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¿Cuáles son las relaciones entre la división de modelos saturados/no saturados y la división de modelos paramétricos/no paramétricos? Dado que los modelos saturados equivalen a una descripción trivial de los datos, ¿están (en espíritu, al menos) más cerca de los modelos no paramétricos que de los paramétricos? Dado que los modelos no saturados equivalen a tomar alguna forma de "restricción paramétrica", ¿están (en espíritu, al menos) más cerca de los modelos paramétricos que de los no paramétricos?

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Johan Danforth Puntos 1734

También es útil si necesita calcular el AIC para un modelo de cuasi-verosimilitud. La estimación de la dispersión debe proceder del modelo saturado. En el cálculo del AIC se dividiría la LL que se está ajustando por la dispersión estimada del modelo saturado.

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prosseek Puntos 1521

En el contexto del SEM (o del análisis de trayectorias), un modelo saturado o un modelo recién identificado es un modelo en el que el número de parámetros libres es exactamente igual al número de varianzas y covarianzas únicas. Por ejemplo, el siguiente modelo es un modelo saturado porque hay 3*4/2 puntos de datos (varianzas y covarianzas únicas) y también 6 parámetros libres a estimar:

a saturated model

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