Resumen de Modelo Dinámico Bayesiano y Modelos Estadísticos Predictivos
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 las estadística clásica frecuentista.
