Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional. Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.

Etapas Básicas en Pruebas de Hipótesis.

La validación de un modelo se puede definir como la demostración de su exactitud para una aplicación concreta. En este sentido, la exactitud es la ausencia de error sistemático y aleatorio: en metrología se conocen habitualmente como fidelidad y precisión respectivamente

El libro de McCullagh y Nelder sobre modelos lineales (1989) es una fuente valiosa de información sobre los métodos de creación de modelos estadísticos y en él se describen algunos principios generales para la aplicación de los modelos matemáticos, destacando tres principios para el creador de modelos:

1. Todos los modelos son erróneos, pero algunos son más útiles

que otros.

2. No hay que enamorarse de un modelo con la exclusión de

otros.

3. Hay que comprobar cuidadosamente el ajuste de un modelo a

los datos.

Conviene señalar, sin embargo, que algunos modelos no se pueden validar plenamente, pero es posible validar componentes o módulos del modelo de manera individual. Dee (1995) ha señalado cuatro aspectos importantes asociados con la validación de modelos, como sigue:

Validación conceptual Validación de algoritmosValidación de códigos informáticos Validación funcional

La validación conceptual se refiere a la pregunta de si el modelo representa con exactitud el sistema que se está estudiando. Habitualmente la validación conceptual es en gran medida cualitativa y la mejor manera de comprobar una es cotejarla con la opinión de expertos con conocimientos científicos diferentes.

La validación de algoritmos es la traducción de los conceptos del modelo en fórmulas matemáticas.

La validación de códigos informáticos se refiere a la aplicación de fórmulas matemáticas en el lenguaje informático. Un requisito previo esencial son las buenas prácticas de programación (es decir, modular y plenamente documentada).

La validación funcional es la verificación del modelo frente a observaciones obtenidas de manera independiente. La evaluación ideal consiste en obtener los datos pertinentes del mundo real y realizar una comparación estadística de los resultados simulados y las observaciones.