En estadística , un criterio de optimalidad [1] proporciona una medida del ajuste de los datos a una hipótesis dada , para ayudar en la selección del modelo . Un modelo se designa como el "mejor" de los modelos candidatos si proporciona el mejor valor de una función objetivo que mide el grado de satisfacción del criterio utilizado para evaluar las hipótesis alternativas.
El término se ha utilizado para identificar los diferentes criterios que se utilizan para evaluar un árbol filogenético . Por ejemplo, para determinar la mejor topología entre dos árboles filogenéticos utilizando el criterio de optimalidad de máxima verosimilitud, se calcularía la puntuación de máxima verosimilitud de cada árbol y se elegiría el que tuviera la mejor puntuación. Sin embargo, diferentes criterios de optimalidad pueden seleccionar diferentes hipótesis. En tales circunstancias, se debe tener cuidado al sacar conclusiones firmes.
Muchas otras disciplinas utilizan criterios similares o tienen medidas específicas orientadas a los objetivos del campo. Los criterios de optimalidad incluyen máxima verosimilitud , bayesianos , máxima parsimonia , suma de residuos al cuadrado , mínimas desviaciones absolutas y muchos otros.