Las pruebas de bondad de ajuste evalúan qué tan bien coincide un modelo teórico —una distribución de probabilidad específica, o un modelo de regresión— con los datos observados en la realidad, cuantificando la discrepancia entre lo que el modelo predice y lo que efectivamente se observó.
Sus distintas formas según el contexto
En el contexto de distribuciones, pruebas como la de chi-cuadrado o Kolmogorov-Smirnov evalúan si los datos son compatibles con una distribución teórica específica; en el contexto de modelos de regresión, medidas como el R² cuantifican qué proporción de la variabilidad observada logra explicar el modelo ajustado.