Resumen

BOADA, Antonio José. MODELO LINEAL DINÁMICO BAYESIANO COMO PROCEDIMIENTO DE ACTUALIZACIÓN AUTOMÁTICA PARA MODELOS ESTADÍSTICOS PREDICTIVOS. Dimens.empres. [online]. 2017, vol.15, n.1, pp.30-49. ISSN 1692-8563.  https://doi.org/10.15665/rde.v15i1.547.

Mediante este artículo, se expone una aplicación práctica, comprobada a través de datos reales, de cómo el Modelo Lineal Dinámico Bayesiano de Orden 1, puede ser aplicado directamente sobre los residuos aleatorios provenientes de un Modelo Clásico de Regresión Múltiple Estático, generando así un complemento interesante para los modelos estadísticos predictivos. Este componente bayesiano, genera un factor que se retro alimenta de los residuos (diferencia entre las predicciones y los valores históricos reales), ajustándose según la información histórica más reciente, todo ellos de forma automatizada y sin necesidad de ajustar continuamente los coeficientes de Regresión Múltiple, lo que genera un incremento en la robustez y estabilidad de dichos modelos para herramientas automatizadas de predicción en empresas. Este artículo establece un caso de cómo la estadística bayesiana puede ser un excelente complemento para las técnicas de la estadística clásica frecuentista.

Palabras clave : Modelo Bayesiano; Análisis de Residuos; Predicción Bayesiana; Estimación Automatizada.

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