Optimización del proceso de simulación para un test de bondad de ajuste usando las técnicas computacionales de paralelización disponibles en el lenguaje de programación R

Abstract

Los datos de conteo bivariados surgen en varias disciplinas diferentes y la distribución Poisson Bivariada (DPB), siendo una generalización de la Distribución de Poisson (DP), juega un rol importante al momento de modelarlos, siempre que dichos datos presenten una correlación no negativa. Un aspecto crucial de cualquier análisis de datos es contrastar la bondad de ajuste del modelo supuesto. Novoa-Muñoz & Jim enez-Gamero,2014 [33] propusieron tests de bondad de ajuste consistente para la DPB que para aproximar la distribución nula de los estadísticos involucrados emplea el método bootstrap paramétrico el cual requiere mucho tiempo de simulación. En este trabajo se experimenta el uso de técnicas de programación en paralelo mediante el lenguaje de programación R aplicados a la simulación del error tipo I del test Rn;w ( ^n) propuesto por los autores ya mencionados, utilizando el clúster Leftraru de NLHPC [19].