Acerca de lo que dice Pablo:>Las ramas largas sólo se atraen bajo un modelo de evolución específico, de
>homogeneidad de tasas para todos los caracteres a lo largo de una rama. En
>lo personal, pienso que el modelo es poco realistaQué modelos evolutivos (más realistas, por ejemplo), producirían no-atracción de ramas largas bajo parsimonia? Es decir, uno pone un modelo, el árbol de cuatro terminales del ejemplo de Felsenstein, simula la evolución, y las ramas largas no se juntan al analizarlo bajo parsimonia.
Modelos mas realistas justamente son los que proponen (entre otras cosas) que el concepto de "rama larga" no se aplica uniformemente a todos los caracteres. Es decir bajo modelos usuales de ML, todos los caracteres tendrian una probabilidad de cambio igual a lo largo de una rama (alta pb de cambio si la rama es larga y baja pb de cambio si es corta).
Este supuesto es lo que se critica comunmente, dado que es un supuesto bastante fuerte acerca de la probabilidad de cambio de los caracteres. En base a esto es que Chang (1996) y Kolaczkowski y Thornton (2004) muestran que si hay "heterotaquia" (o sea si el supuesto no se cumple), las estimaciones de ML usando modelos homogeneos pueden ser inconsistentes. No es que parsimonia se vuelva consistente sino que ML (y probablemente cualquier metodo) resulte inconsistente tambien.
Las simulaciones de K&T (2004) ademas muestran que para casos como estos la performance de parsimonia es mejor que la de ML... pero esto esta atado por supuesto a las condiciones especificas de sus simulaciones.
Caco
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