Principios e interés de los test Bondad de Ajuste (GOF) para los modelos de captura–recaptura multiestado

Abstract

Optimal goodness–of–fit procedures for multistate models are new. Drawing a parallel with the corresponding single–state procedures, we present their singularities and show how the overall test can be decomposed into interpretable components. All theoretical developments are illustrated with an application to the now classical study of movements of Canada geese between wintering sites. Through this application, we exemplify how the interpretable components give insight into the data, leading eventually to the choice of an appropriate general model but also sometimes to the invalidation of the multistate models as a whole. The method for computing a corrective overdispersion factor is then mentioned. We also take the opportunity to try to demystify some statistical notions like that of Minimal Sufficient Statistics by introducing them intuitively. We conclude that these tests should be considered an important part of the analysis itself, contributing in ways that the parametric modelling cannot always do to the understanding of the data.Los procedimientos óptimos de bondad de ajuste, aplicados a los modelos multiestado, son nuevos. Trazando un paralelismo con los correspondientes procesos de uniestado, presentamos sus articularidades y mostramos como el test general puede descomponerse en componentes susceptibles de ser interpretados. Todos los desarrollos teóricos están ilustrados con una aplicación del ya clásico estudio de los desplazamientos de la barnacla canadiense entre sus lugares de invernada. Mediante esta aplicación, presentamos un ejemplo de cómo los componentes susceptibles de ser interpretados nos proporcionan una idea de los datos que nos pueden llevar a la elección de un modelo general apropiado, pero también a veces a la invalidación de los modelos de multiestados en su conjunto. Se menciona entonces el método para calcular un factor de corrección de la sobredispersión. Aprovechamos esta ocasión para intentar también desmitificar algunas nociones estadísticas, como las Estadísticas Suficientes Mínimas, introduciéndolas intuitivamente. La conclusión es que estas pruebas deberían considerarse una parte importante del propio análisis, contribuyendo a la comprensión de los datos, de un modo que el modelaje paramétrico no siempre consigue