b'\n_START_ARTICLE_\nParadoja de Freedman\n_START_PARAGRAPH_\nEn estad\xc3\xadstica, la paradoja de Freedman,\xe2\x80\x8b en honor a David Freedman, describe un problema en la selecci\xc3\xb3n de un modelo mediante el cual las variables de predicci\xc3\xb3n que no tienen ning\xc3\xban poder explicativo pueden aparecer artificialmente importantes. Freedman demostr\xc3\xb3 (a trav\xc3\xa9s de la simulaci\xc3\xb3n y el c\xc3\xa1lculo asint\xc3\xb3tico) que esta es una ocurrencia com\xc3\xban cuando el n\xc3\xbamero de variables es similar al n\xc3\xbamero de puntos de datos. Recientemente, nuevos avances en la teor\xc3\xada de la informaci\xc3\xb3n se han desarrollado en un intento de reducir este problema,\xe2\x80\x8b adem\xc3\xa1s de generar un sesgo de selecci\xc3\xb3n de modelos,\xe2\x80\x8b c los estimadores de variables de predicci\xc3\xb3n que tienen una relaci\xc3\xb3n d\xc3\xa9bil con la variable de respuesta son sesgados.'