<mods:mods version="3.3" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><mods:titleInfo><mods:title>Polynomial Model Selection with Small Samples: Fitting, Generalization, and Cross-Validation in the Analysis of International Tourism in Nicaragua (2020–2024)</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Sara Samira</mods:namePart><mods:namePart type="family">Silwany Garcia</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>This study addresses model selection in data-scarce regimes using five annual observations of international tourism arrivals in Nicaragua (2020–2024). Four candidate&#13;
specifications (linear, quadratic, cubic, and exponential) are fitted and evaluated via leave-one-out cross-validation (LOOCV), the PRESS statistic, and the corrected AICc. The results demonstrate that R2 is a severely biased proxy for predictive performance when p/n≥0.4. The cubic model (R2 = 0.971) exhibits an out-of-sample prediction error six times larger than that of the linear model (PRESS = 2.61 ×106&#13;
vs. 4.31 ×105) and yields physically impossible forecasts. All criteria converge on the linear model as the optimal specification. Projections for 2025–2030 with&#13;
95% parametric bootstrap intervals are provided, together with a fully reproducible Python pipeline.&#13;
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Este estudio aborda la selección de modelos en regímenes con escasez de datos utilizando cinco observaciones anuales de llegadas de turistas internacionales a Nicaragua (2020-2024). Se ajustan cuatro especificaciones candidatas (lineal, cuadrática, cúbica y exponencial) y se evalúan mediante validación cruzada de exclusión de un elemento (LOOCV), el estadístico PRESS y el AICc corregido. Los resultados demuestran que el R² es un indicador sesgado del rendimiento predictivo cuando p/n ≥ 0,4. El modelo cúbico (R² = 0,971) presenta un error de predicción fuera de muestra seis veces mayor que el del modelo lineal (PRESS = 2,61 × 10⁶ frente a 4,31 × 10⁵) y genera pronósticos físicamente imposibles. Todos los criterios convergen en el modelo lineal como la especificación óptima. Se proporcionan proyecciones para el periodo 2025-2030 con intervalos de bootstrap paramétricos del 95 %, junto con un flujo de trabajo en Python totalmente reproducible.</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">Probabilities. Mathematical statistics [QA273-280]</mods:classification><mods:originInfo><mods:publisher>Keiser University Latin American Campus, San Marcos, Nicaragua</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Monograph</mods:genre></mods:mods>