Si los datos en tratamiento tienen más varianza que los datos en control, ¿deberías sobrerrepresentar alguno de los grupos en el experimento? La respuesta es sí: deberías sobrerrepresentar el grupo de tratamiento.

El principio de la piraña: dado que el mundo observable es razonablemente predecible, una de dos:

• o bien no hay demasiados factores grandes independientes operando causalmente,
• o bien estos factores grandes interactúan negativamente entre sí de manera que se cancelan mutuamente.

Cita Jessica Hullman un parrafito de un artículo de Cornfield y Tukey (sí, ese Tukey) que traduzco aquí:

De pxR ya he hablado alguna vez. Pueden verse las entradas que le he dedicado aquí.

pxR es un paquete coral de R que promoví, en el que escribí la mayor parte del código y que aún mantengo muy renuentemente. Permite leer y crear ficheros con el formato px que utilizan algunos servicios de estadística pública por el mundo y que antediluviano es el adjetivo que mejor lo describe. Fue creado antes de la popularización de los formatos modernos y no en vano la última de las entradas que le dediqué allá por 2023 se titulaba ¿Dejar morir pxR?

Me he enterado por esto de una noticia que recoge, por ejemplo, Europa Press, y de donde extraigo un párrafo que lo dice casi todo:

El secretario de Estado de Sanidad, Javier Padilla, ha advertido este miércoles que el número de personas que consumen alcohol a diario en la Comunidad de Madrid “casi se ha duplicado” desde el año 2000, mientras que en el conjunto de España aumenta “de forma muy pequeña”, y ha acusado a la presidenta regional…

Cuando comparo valores reales contra estimados/predichos, tengo la costumbre de colocar los valores observados en el eje horizontal y las predicciones en el vertical. Así puedo ver si yerro por exceso o por defecto (con respecto a la línea, típicamente roja, $y = x$). Sin embargo, tanto en este artículo como en esta entrada de blog, se argumenta en favor de lo contrario.

Hay una diferencia sustancial entre el bayesianismo abstracto y el aplicado (o computacional): el primero siempre habla de aprendizaje secuencial y de encadenamiento de posterioris: la posteriori de un primer estudio con unos datos parciales se convierte automáticamente en la priori de uno posterior con un conjunto de datos adicional. En la versión práctica, solo es posible en ciertos casos concretos (p.e., cuando hay distribuciones conjugadas) pero no en general. En general uno obtiene una descripción de la posteriori en términos de una serie de muestras que no hay forma de utilizar después como priori. Sin embargo, pasan cosas como esta o esta

Por motivos estrictamente laborales, he pasado estos días algunas horas navegando por la llamada dark web. El motivo es fácil de explicar:

• Trabajo para una empresa que tiene un problema creciente de pérdidas por fraude digital (¿cuál no?).
• Nuestro equipo está encargado, entre otras cosas, de minimizar su impacto detectándolo lo antes posible.
• Como somos todos gente honrada y sin malicia, vamos un poco a ciegas: ¿cuáles son realmente los patrones que buscamos?

Hay dos maneras de afrontar el problema:

El prompt injecting es una técnica para robar información a un agente. Si un agente tiene, por ejemplo, acceso al correo electrónico, se le puede enviar un mensaje dándole instrucciones que alteren su comportamiento. Es un problema bien conocido de los agentes y ahora en Defeating Prompt Injections by Design se describe una solución basada en dos agentes, uno de los cuales tiene como función supervisar las acciones del otro.

Como no puede ser de otra manera, el MCP plantea grandes problemas de seguridad.

Creo que en alguna ocasión he hablado de mi infraestructura para industrializar mi proceso de lectura. A grandes rasgos, funcionaba así:

• Usaba Pocket como repositorio central. Una de las ventajas que ofrecía era que podía ser utilizado vía API.
• Sigo unos cuantos blogs e importaba los RSS a Pocket en un proceso diario que corre via cron en mi servidor doméstico.
• Además, en Pocket almacenaba artículos interesantes que encontraba mientras navegaba.
• Un proceso horario reclasificaba esos enlaces en distintas etiquetas específicas para:
  • Entradas que leer más despacio (p.e, el fin de semana, frecuentemente con el apoyo de NotebookLM).
  • Entradas que archivar en Obsidian.
  • Entradas que me inspiran a escribir sobre asuntos en el blog.
  • Etc.
• Una de las etiquetas, resumir se asociaba a enlaces cuyos contenidos pasaba luego por un LLM para obtener un resumen del texto. La entrada en cuestión, se reetiquetaba como resumida y, una vez leído el resumen, consideraba las distintas opciones: borrarla, reetiquetarla de nuevo, etc.

Todo el proceso ocurre con un alto grado de automatización:

Comienzo con tres artículos recientemente sobre un mismo tema: los problemas de los que adolecen las estadísticas públicas y las dificultades que ello supone para la gestión económica. Uno de ellos es este, en el que se da cuenta de la creciente desconfianza de los economistas de muchos países en los resultados de las encuestas que publican los órganos estadísticos. Apunta a dos causas: la infrafinanciación de la función estadística y a la desconfianza de la población, manifestada en el derrumbe de la tasa de respuesta en las encuestas. El segundo se refiere a problemas específicos en el cómputo de la tasa de inflación en Argentina provocados por la flagrante desactualización de los ítems de la canasta de referencia. El tercero abunda en las sutilezas del proceso de actualización de dicha canasta.

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.

El estado francés ha creado una plataforma, La Suite (¿Numérique?), que parece una especie de Teams de código abierto pensada para el sector público. Como acostumbramos a decir los europeos de pro, el Airbus de los workspaces.

Hablando de código abierto, en The Value of Open Source Software se estima su valor (8.8 billones españoles de dólares) y su precio (4.15 miles de millones). Además, se calcula que las empresas tendrían que pagar 3.5 veces más por el software si todo él fuese propietario.