Cortos

I.

Los matemáticos siempre tendemos a obviar que en muchas situaciones las magnitudes con las que se trabaja tienen unidades y que las expresiones con las que se opera tienen que ser coherentes dimensionalmente. Tanto en el muy recomendable libro Street-Fighting Mathematics como mucho más brevemente en Using dimensional analysis to check probability calculations se muestran algunas aplicaciones de razonamientos derivados de la coherencia dimensional incluso en la teoría de la probabilidad.

II.

Gelman vuelve en What’s the difference between randomness and uncertainty? a discutir un asunto que cada vez me da más pereza (sí, todo eso sobre incertidumbre, riesgo, probabilidades objetivas, subjetivas, etc.) y apunta —y en eso creo que estamos de acuerdo— en que todas esas distinciones caben y pueden modelarse dentro de las matemáticas de la teoría de probabilidad condicional.

Nótese que la teoría de la probabilidad condicional moderna solo tiene 90 años. Es decir, es mucho más joven que algunas de las cuestiones arriba mencionadas.

III.

¿Cómo son realmente el máximo, la mediana, la moda, la media? ¿Qué pasa si se aplican unos u otros a… fotos? Guillermo Luijk tiene en su blog una serie de entradas en las que se explora la cuestión y se utilizan esos estadísticos para obtener diferentes efectos visuales, como aquí.

IV.

Si la estadística fuese una ciencia, ¿qué importaría la independencia profesional de los estadísticos del estado?

V.

Alguien ha calculado el valor ($8.8 trillion) y el precio ($4.15 billion) del software libre.