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2.6: Modelos y Métodos Comparativos

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    Para el resto de este libro voy a presentar varios modelos que se pueden aplicar a datos evolutivos. Discutiré cómo simular procesos evolutivos bajo estos modelos, cómo comparar datos con estos modelos y cómo usar la selección de modelos para discriminar entre ellos. En cada sección, describiré las pruebas estadísticas estándar (cuando estén disponibles) junto con los enfoques ML y bayesianos.

    Un tema en el libro es que enfatizo ajustar modelos a datos y estimar parámetros. Creo que este enfoque es muy útil para el futuro del campo de la estadística comparada por tres razones principales. Primero, es flexible; uno puede comparar fácilmente una amplia gama de modelos de la competencia con sus datos. En segundo lugar, es extensible; se pueden crear nuevos modelos y adaptarlos automáticamente a un marco preexistente para el análisis de datos. Finalmente, es potente; un enfoque de ajuste de modelos nos permite construir pruebas comparativas que se relacionan directamente con hipótesis biológicas particulares.


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