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Ayer leí este resumen de este artículo que propone y discute un algoritmo novedoso y basado en ciencia de datos para ordenar datos y hacerle la competencia a quicksort y demás. Reza y promete:

The results show that our approach yields an average 3.38x performance improvement over C++ STL sort, which is an optimized Quicksort hybrid, 1.49x improvement over sequential Radix Sort, and 5.54x improvement over a C++ implementation of Timsort, which is the default sorting function for Java and Python.

[Una entrada más bien especulativa acerca de esbozos de ideas ocurridas durante un paseo vespertino por Madrid y que apunto aquí por no tener una servilleta a mano.]

El artítulo War, Socialism and the Rise of Fascism: An Empirical Exploration me ha hecho volver a reflexionar sobre el asunto de la causalidad (al que, además, debo un apartado en siempre inacabado libro de estadística para los mal llamados científicos de datos).

Es oportuno en estos tiempos que corren aprender los unos y recordar los otros por qué los WEIRD (occidentales, educados, industrializados, ricos y democráticos, recuerdo) somos excepcionales (en las acepciones del término que a cada cual le plazcan más).

De eso trata The Origins of WEIRD Psychology, que se resume en tres puntos:

• Los WEIRD somos realmente weird (o comparativamente anómalos con respecto a con quienes compartimos mundo).
• El motivo es la distinta concepción de las relaciones familiares.
• Que fue causado por la subversión a la que la iglesia (católica) causó en los modos familiares pretéritos prácticamente desde la antigüedad.

Tiene muchas lecturas. Tantas que para qué ofrecer la mía.

En el primer número de la novísima revista Spanish Journal of Statistics aparece un artículo con un título tentador: Recovering income distributions from aggregated data via micro-simulations.

Es decir, un artículo que nos puede permitir, por ejemplo, muestrear lo que la AEAT llama rendimientos a partir de lo que publica (aquí):

Uno de los métodos de los que sostienen el ignominioso a mí me funciona está basado en el modelo

[Iba a guardar un enlace a este artículo entre mis notas, pero, qué demonios, lo dejo aquí, público, porque así lo encuentro yo y lo encontramos todos.]

¿Qué pasa/puede llegar a pasar si muchos científicos de datos analizan los mismos datos en busca de una respuesta a la misma cuestión? Una de las posibles respuestas está en Many Analysts, One Data Set: Making Transparent How Variations in Analytic Choices Affect Results. Y por evitaros un click,

Por motivos que algún día contaré, me está tocando leer una serie de documentos muy bizarros (en su acepción bárbara). De entre todos, el que se lleva la palma es el titulado Estrategia Española de I+D+I en Inteligencia Artificial, promovido por el ministerio del ramo y elaborado por la Secretaría General de Coordinación de Política Científica del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y el Grupo de Trabajo en Inteligencia Artificial GTIA.

Alguien (¡gracias!) me pasa Algebraic Machine Learning, que abunda sobre lo que escribí hace varios años. Confieso no haber entendido gran cosa en una primera (y última) lectura diagonal, pero tal vez alguno de mis lectores sí.

De eso trata un artículo de los noventa de Breiman. Es decir, de encontrar dentro de conjuntos de datos conjuntos finitos de sujetos puros que permiten representar cualquier otro como una mezcla (o combinación convexa) de ellos.

Ideas a vuelapluma:

• Cuando leo sobre el asunto, la palabra que no deja de aparecérseme es outlier. Curiosamente, la busco en el texto y se resiste a aparecer. Pero me aterra la posibilidad de estar caracterizando a los sujetos normales (¿aún se puede usar la expresión?) como combinación convexa de raritos.
• La técnica podía competir muy favorablemente con el clústering tanto conceptualmente (resuelve el problema de la heterogeneidad de los clústers) como operativamente (se podrían extraer para algún fin los sujetos que participasen en una proporción determinada de un cierto arquetipo).
• En el fondo, se solapa con otras técnicas bien establecidas y que hacen cosas parecidas como LDA (con D de Dirichlet) o NMF (factorización no negativa de matrices).

No he podido evitar darle vueltas al artículo que comenté el otro día aquí, Bayesian Estimation with Informative Priors is Indistinguishable from Data Falsification, de la manera más caritativa posible. En particular, me he preguntado:

• ¿Por qué se escribió (en lugar de no haberse escrito)?
• ¿Por qué se escribió en esos términos (en lugar de en otros)?

Obviamente, el artículo no enseña nada desde el punto de vista técnico. Desde el metodológico, tampoco: recuerda más que a otra cosa, a esos físicos que muchos años después aún despotricaban contra la teoría de la relatividad.

Estos días estoy muy atento a todo lo que tiene que ver con estadística robusta. El motivo es doble:

• Estoy involucrado en un proyecto donde quieren ajustar ciertos modelos usando funciones de pérdida robustas (Huber, Tukey, etc.).
• Hay una $latex 1 > p > 0$ de que me toque meter mano a MOMO y sus derivados para que lo del coronavirus no joda los contrafactuales de 2021 y sucesivos (¿bastará con eliminar unos cuantos meses de 2020?).

Así las cosas, ha aterrizado en mi tableta The Changing History of Robustness, donde, el autor, Stigler:

Hace un tiempo se publicó un artículo, Polynomial Regression as an Alternative to Neural Nets, que se anunciaba como lo que anuncia su título: que usar redes neuronales (clásicas, al menos), equivalía a hacer regresión polinómica.

El quid de la cosa es cosa simple, de primeros de carrera. Solo que los autores solo lo desvelan después de haber puesto a prueba la perseverancia de los lectores con montañas de frases que aportan poco. Así que lo resumo aquí:

Hoy voy a comentar un artículo muy raro que me ha llegado recientemente y que se titula nada menos que Bayesian Estimation with Informative Priors is Indistinguishable from Data Falsification.

Argumenta el artículo alrededor de lo siguiente (que creo que ya sabemos todos: son ejercicios matemáticos básicos de un curso introductorio de probabilidad):

• Que la inferencia bayesiana con prioris planas (degeneradas, de ser necesario) es equivalente a la inferencia frecuentista.
• Que para tres ejemplos concretos (binomial, Poisson y normal), de usarse prioris a través de las distribuciones conjugadas, el resultado de la inferencia bayesiana es equivalente a haber añadido datos (problemas de redondeo aparte) a los originales.

Luego añade unos experimentos numéricos para dejar constancia de que no se ha equivocado en las cuentas y mostrar que, efectivamente, sustituyendo las letras por números y operando se obtienen los resultados que anuncian las matemáticas con su árido simbolismo.

Supongo que ya sabéis la historia de los pañales y la cerveza (¡y acabo de averiguar que pudiera haberse publicado en el 92!): dizque usando DM, ML o AI (dependiendo de la década en que se cuente la historia) se ha identificado una correlación entre las ventas de cerveza y pañales.

Una manera de proceder que me espantaba cuando comencé a trabajar en esto pero a la que me he ido acostumbrando con el tiempo es la siguiente. Alguien dice: como quiero vender más pañales, voy a promocionar la cerveza.