Actualizado por ultima vez el 5 de octubre de 2021, por Luis Benites.
Un parámetro libre es aquel que no está predefinido por el modelo, pero que se puede elegir o estimar en base a ideas teóricas o datos experimentales. Otros tipos de parámetros incluyen fijos y restringidos.
- Los parámetros fijos están completamente definidos por el modelo; por ejemplo, si su modelo define un parámetro j = 5, entonces j es fijo.
- Los parámetros restringidos están restringidos a un intervalo pero no están completamente definidos. Por ejemplo, si su modelo define el parámetro k entre 0 y 1, es un parámetro restringido.
Ejemplos de parámetros libres
Si su modelo sugiere que A es proporcional a B (es decir, A = Bk), la constante de proporcionalidad k es un parámetro libre. Si, en cambio, nuestro modelo estableciera que A = 2 * B, solo tendríamos parámetros fijos con los que trabajar.
Si nuestro modelo establece que y y x están relacionados por la ecuación polinomial y = ax 2 + bx + c, entonces a , b y c son todos parámetros libres.
Por qué usar parámetros libres y por qué evitarlos
Siempre podemos agregar parámetros libres a un modelo; y cuanto más agreguemos, más cerca parecerá nuestro modelo de ajustarse a los datos. Pero con suficientes parámetros arbitrarios, se puede hacer un modelo que se ajuste a cualquier conjunto de datos; existe un gran peligro de que los parámetros libres nos alejen de la realidad y nos lleven al reino de las ilusiones. En el modelado científico tratamos de mantener el número de parámetros libres al mínimo .
Si el número de parámetros libres en un modelo es el mismo que el número de estadísticas distintas y separadas que predice, llamamos a ese modelo identificado . Si el número de parámetros libres en un modelo es mayor que el número de estadísticas pronosticadas, lo llamamos subidentificado . El número de incógnitas es mayor que el número de conocidas, y el modelo es de poca utilidad.
Referencias
Hoyle, R., ed. Manual de
lección de modelado de ecuaciones estructurales, J. Metodología para estudios genéticos: identificación de modelos y parámetros
Obtenido de http://ibgwww.colorado.edu/twins2003/cdrom/HTML/BOOK/node84.htm el 29 de enero de 2018
Zurbriggen, Eileen . Conceptos básicos del modelado de ecuaciones estructurales
Obtenido de https://people.ucsc.edu/~zurbrigg/psy214b/09SEM3a.pdf el 29 de enero de 2018
