Modelización probabilística para datos empresariales

Caso metodológico que demuestra capacidad para elegir distribuciones según la forma de los datos, comparar modelos con criterios objetivos y validar si un modelo captura colas, sobredispersión o exceso de ceros.

En datos de negocio aparecen variables monetarias con asimetría, eventos de baja frecuencia, muchos ceros o recuentos concentrados. Modelarlos bien evita asumir normalidad por defecto y ayuda a interpretar incertidumbre, riesgo y variabilidad operativa.

Trabajos académicos individuales. Ajusté modelos en R, comparé alternativas mediante AIC/BIC y tests de bondad de ajuste, y validé residuos simulados en modelos de conteo.

1. 01Explorar forma empírica de los datos.
2. 02Proponer familias de distribución candidatas.
3. 03Estimar parámetros por máxima verosimilitud.
4. 04Comparar ajuste visual y criterios AIC/BIC.
5. 05Validar diagnóstico del modelo seleccionado.
6. 06Traducir resultados a lectura de negocio.

• Casos académicos y metodológicos.
• Uno de los datasets de conteo no es adecuado como caso público destacado por su temática sensible; debe comunicarse de forma genérica si se menciona.
• No incluye modelos predictivos multivariantes completos.

• Aplicar a datasets empresariales reales con variables explicativas.
• Comparar con modelos bayesianos o machine learning según el caso.
• Crear simuladores de escenarios para decisiones operativas.