Algunos de quienes me leen se acordarán de que sigo el consumo eléctrico —y otras variables concomitantes— de mi casa en tiempo casi real. De eso he hablado en otras ocasiones, como esta. En la sección de entradas relacionadas que acompaña a esta hay más referencias a ese entretenimiento mío.

Lo mido con un dispositivo chino que cada pocos segundos manda un ping a mi servidor local y otro a un servidor de su país de origen. Los nietos de Deng Xiaoping saben cuándo pongo lavadoras.

Supongamos que estamos construyendo un modelo de clasificación binaria. Supongamos que está bien calibrado, es decir, que cuando predice una probabilidad $p$ de éxito para un sujeto $i$, entonces es cierto que $Y_i \sim \text{Bernoulli(p)}$.

Por otro lado, pensemos en el AUC, que es muchas cosas, pero entre ellas,

$$ AUC=Pr(p_i >p_j | Y_i =1,Y_j =0),$$

es decir la probabilidad de que, tomando dos sujetos al azar, uno positivo, el $i$ y otro negativo, el $j$, $p_i > p_j$.

Hay cosas obvias en las que uno no repara hasta que ve que otro les apunta con el dedo y les da un nombre. Luego no deja de verlas por doquier.

Una de ellas y que ahora encuentro en todas partes es la de la diversidad de explicaciones. Escribí sobre ello el otro día. Decía allí (citando un artículo de B. Ripley):

Si buscamos un modelo explicativo, deberíamos tener presente que puede haber varios modelos explicativos (aproximadamente) igual de buenos: lo aprendí […] tras haber hecho muchas selecciones informales de modelos en problemas aplicados en los que me hubiera resultado útil haber podido presentar soluciones alternativas.

En Faulty Speedometers se discute el creciente problema de calidad en determinadas estadísticas de la ONS (el INE británico). Acerca de la EPA de allá, dice:

La caída de la tasa de respuesta no ha sido uniforme en todas las categorías demográficas y la ONS se ha visto obligada a aplicar cada vez más hipótesis y datos imputados a la hora de estimar el número de empleados, la tasa de paro y la tasa de inactividad. El resultado han sido estadísticas oficiales del mercado de trabajo que parecen ser simplemente incorrectas.

He escrito ya alguna vez sobre esa especie de que la incertidumbre y el azar no existen en el mundo. Que esos conceptos —junto con la teoría de la probabilidad que los sistematiza— son solo una construcción de la mente y existen solamente en ella. Que si no fuésemos tan perezosos, podríamos recopilar todas las causas y deducir con precisión milimétrica el futuro (como hacen Diaconis y compañía en el artículo que traté aquí con los lanzamientos de monedas), y advertiríamos que en el mundo real solo hay certidumbres. Etc.

Comienzo la entrada de hoy con un enlace al muy denso Interpretations of probability, en la Enciclopedia de Filosofía de Stanford que, admito, no será del interés de la mayoría.

Podría llegar a decirse —aunque no me atreveré a tanto— que en toda disciplina intelectual tiene que haber paradojas porque de otra manera, sería indistinguible del uso sistemático del sentido común. Así que hoy traigo a colación este análisis de un caso particular de la paradoja de Berkson (que se añade a las ocasiones en las que ya me he referido a ella) y este otro sobre la de Lindley. La primera tiene que ver con la correlación que aparece entre dos variables aleatorias independientes cuando de repente observamos información concomitante; la segunda, con los test de hipótesis (asunto del que, por fortuna, me he mantenido alejado durante largo tiempo).

Hoy, como cada 31 de marzo, se celebra el día de la copia de seguridad.

Así que ya sabéis qué hacer:

Coda

Revisando mis archivos, vi que ya hablé del asunto en 2015, 2017, 2023 y 2024.

Otra coda

Creo que alguna vez lo comenté, pero uso syncthing para mantener sincronizado (y replicado) mi contenido más importante entre mi ordenador de sobremesa, el portátil y el servidor doméstico (que está encendido 24/7).

He implementado las entradas relacionadas en el blog. Dos entradas están relacionadas cuando el producto escalar de sus embeddings es alto.

Así que en primer lugar he asociado a cada entrada un embedding. Las entradas son ficheros de markdown con un preámbulo en yaml. Los embeddings no están creados directamente sobre el texto bruto de la entrada sino sobre la entrada y algunos de los elementos, no todos, del preámbulo.

Todo el mundo lleva días hablando del MCP. Creo que ni merece la pena decir qué cosa es.

MCP es un mecanismo para empoderar agentes. Para los primeros que creé utilié CrewAI pero he migrado a LangChain porque:

• A CrewAI le encantan las dependencias tochas: para cualquier trivialidad crea entornos de varios GB.
• CrewAI está diseñado para un tipo de agentes muy concreto —agentes a los que se delega enteramente el control del flujo del proceso— que no son exactamente los que más me interesan ahora –que suelen incluir un elemento de control por mi parte—.

Aunque todo el mundo habla de LangChain y CrewAI, hay algunas innovaciones interesantes, entre las cuales:

Arranco con un experimento mental: A lleva un chaleco antibalas. B le dispara, la bala atraviesa el chaleco y lo hiere de gravedad en el pecho. Varios sujetos distintos examinan lo sucedido:

• La policía determina que B (y el disparo que realiza) es la causa de lo sucedido.
• Los médicos que reciben a A en el hospital encuentran que la bala incrustada en su pecho es la causa de su estado.
• El técnico de la empresa que fabrica los chalecos antibalas especula que el inusual calibre de la bala y el ángulo de impacto son la causa de que atravesase el chaleco.
• Incluso, uno puede especular que gente que conoce a B (p.e., su siquiatra, su familia o sus amigos íntimos) aventuren otras causas para lo sucedido.

En el mundo, realmente, ha sucedido lo que ha sucedido y nada más: hay, a lo más, razones. La razón de que A se debata entre la vida y la muerte es que tiene una bala en el pecho. Pero determinados sujetos identifican causas que los apelan en tanto que son lo que son y que los mueven a la acción: unos a detener e interrogar a B, otros a intubar a B, etc.