Matthew Yglesias defiende la siempre subestimada importancia de las disputas metodológicas aburridas en el debate político. Debates aparentemente fácticos en política dependen de decisiones metodológicas complejas sobre las que la gente pasa de puntillas. Por ejemplo, al analizar si los salarios reales en EEUU cayeron entre 1979 y 2014, la conclusión varía drásticamente según los supuestos y deflatores técnicos elegidos.
En una entrada de 2017 titulada If It’s Worth Doing, It’s Worth Doing With Made-Up Statistics, Scott Alexander aboga por el uso de estimaciones numéricas aproximadas y «cifras inventadas» en marcos de decisión formales (como el utilitarismo o la inferencia bayesiana). Sostiene que, aunque estas cuantificaciones sean imprecisas, siguen aportando información útil y superan con creces a la intuición humana pura, que, como es bien sabido, suele sufrir sesgos graves.
Andrew Gelman tiene una extraña entrada en su blog sobre la relación entre las interacciones en un modelo de regresión y las correlaciones entre las variables predictoras. ¿Qué habrá visto para escribir esto en lugar de abstenerse de ello?
John D. Cook escribe sobre los algoritmos en línea para procesar datos en una sola pasada. Explica además que los algoritmos ingenuos para el cálculo de la media y la varianza son numéricamente inestables y cómo existen procedimientos (como el algoritmo de Welford de 1962) para evitar esos problemas.
Se ve que Feynman propuso un algoritmo para determinar el mejor restaurante (en un contexto similar al del problema de la secretaria). Muy resumidamente, consiste en probar un restaurante nuevo cada día —exploración— hasta que se alcanza un umbral de calidad —explotación—, que decrece a medida que se acaban las vacaciones.