Introdução
A seleção de modelos é um processo fundamental nas ciências quantitativas, onde os investigadores enfrentam o desafio de escolher entre múltiplos modelos candidatos que variam em complexidade. A escolha do modelo adequado é crucial para garantir a precisão e a qualidade das inferências realizadas a partir dos dados.
Critérios de Informação
Os critérios de informação tradicionais, como o Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC), são amplamente utilizados para avaliar e comparar modelos. No entanto, a sua aplicação pode ser limitada em contextos onde os dados apresentam características não monotónicas.
Critério de Mallows
O critério de Mallows, designado como , é outro método que pode ser utilizado na seleção de modelos. Este critério permite a avaliação da qualidade do modelo, considerando tanto a precisão do ajuste como a complexidade do modelo.
Metodologia
Este artigo apresenta um modelo escalável de seleção de modelos que incorpora critérios não monotónicos, permitindo uma avaliação mais robusta e flexível na escolha do modelo. A metodologia proposta é testada em diversos conjuntos de dados para demonstrar a sua eficácia em comparação com os métodos tradicionais.
Resultados e Discussão
Os resultados obtidos mostram que a abordagem escalável com critérios não monotónicos pode melhorar significativamente a seleção de modelos em cenários complexos. A análise revela que, ao considerar a não monotonicidade, os investigadores podem evitar a escolha de modelos que, embora possam parecer adequados à primeira vista, não capturam adequadamente a estrutura dos dados.
Conclusão
A seleção de modelos é uma etapa crítica na análise de dados quantitativos. A introdução de critérios não monotónicos, como AIC, BIC e o critério de Mallows, oferece uma nova perspetiva sobre como os investigadores podem abordar a seleção de modelos, melhorando a precisão e a qualidade das inferências.