Acabo de subir a Youtube mi último vídeo:
En él analizo este hilo de Twitter en el que su autor describe un proyecto muy particular —heterodoxo— de ciencia de datos cuyo objetivo consiste identificar y prevenir la fuga de clientes. El hilo ha circulado todo lo viralmente que permite el tema y me ha parecido interesante sacarle un poco de punta.
Se hablará mucho de Nutri-Score y de cómo es pernicioso dejar en manos de un algoritmo la decisión sobre la conveniencia o no de ciertos alimentos. Nutri-Score se convertirá en otra de esas malévolas encarnaciones de las matemáticas con vocación de destrucción masiva.
Pero que conste que Nutri-Score es, como algoritmo, solamente esto (fuente):
Al menos, esta vez no se lo podrá tachar de opaco.
Cuando uno crea uno de esos modelos que tanta mala fama tienen hoy en día —y sí, me refiero a esos de los que dependen las concesiones de hipotecas, etc.— solo tiene dos fuentes de datos:
Sin embargo, aquí se nos informa de cómo ha sido multado un banco finlandés por
Ahora que estoy trabajando en el capítulo dedicado a la modelización (clásica, frecuentista) de mi libro, me veo obligado no ya a resolver sino encontrar una vía razonable entre las tres —¿hay más?— posibles respuestas a esa pregunta.
La primera es yo modelo un proceso (o fenómeno), los datos llegan luego. Yo pienso que una variable de interés $latex Y$ depende de $latex X_i$ a través de una relación del tipo
En Some Class-Participation Demonstrations for Introductory Probability and Statistics tienen los autores un ejemplo muy ilustrativo sobre lo lo relativo (en oposición a fundamental) del papel de la máxima verosimilitud (y de la estadística puntual, en sentido lato) cuando la estadística deja de ser un fin en sí mismo y se inserta en un proceso más amplio que implica la toma de decisiones óptimas.
Se trata de un ejemplo pensado para ser desarrollado en una clase. Consiste en un juego en el que el profesor muestra a los alumnos un bote con monedas y les propone que traten de acertar su número exacto. En tal caso, los alumnos se la quedan y pueden repartirse el contenido.
No cualquier ministerio sino precisamente el de economía (lo subrayo: es muy relevante para lo que sigue) ha colgado de su portal una (propuesta de) Carta de Derechos Digitales para su pública consulta.
Se trata de un documento confuso, en el que se mezclan propuestas que afectan a ámbitos muy heterogéneos, desde el transhumanismo,
[L]a ley regulará aquellos supuestos y condiciones de empleo de las neurotecnologías que, más allá de su aplicación terapéutica, pretendan el aumento cognitivo o la estimulación o potenciación de las capacidades de las personas.
Remato la serie sobre distancias con una entrega especulativa. Según se la mire, o bien nunca se ha hecho esa cosa o bien nunca ha dejado de hacerse.
El problema es que ninguna de las propuestas desgranadas por ahí, incluidas las de mis serie, responde eficazmente la gran pregunta:
¿Son más próximos un individuo y una individua de 33 años o una individua de 33 y otra de 45?
La respuesta es contextual, por supuesto, y en muchos de esos contextos habría que tener en cuenta las interacciones entre variables, que es a lo que apunta la pregunta anterior.
Prometí (d)escribir una solución rápida y sucia para la construcción de distancias cuando fallan las prêt à porter (euclídeas, Gower, etc.).
Está basada en la muy socorrida y casi siempre falsa hipótesis de independencia entre las distintas variables $latex x_1, \dots, x_n$ y tiene la forma
$$ d(x_a, x_b) = \sum_i \alpha_i d_i(x_{ia}, x_{ib})$$
donde los valores $latex \alpha_i$ son unos pesos que me invento (¡eh!, Euclides también se inventó que $latex \alpha_i = 1$ y nadie le frunció el ceño tanto como a mí tú ahora) tratando de que ponderen la importancia relativa que tiene la variable $latex i$ en el fenómeno que me interesa.
Un test A/B consiste en (o aspira a) estimar (y tal vez promediar) las diferencias
predict(modelo_t, x) - predict(modelo_c, x)
donde modelo_t y modelo_c son modelos construidos en grupos tratados y no tratados de cierta manera.
Entra el tiempo.
Ahora ya no se trata de medir esas diferencias sino las diferencias entre los incrementos antes y después. Que se hace construyendo cuatro modelos para con ellos obtener
(predict(modelo_td, x) - predict(modelo_ta, x)) -
La notación y la justificación de (1 | A) está aquí, una vieja entrada que no estoy seguro de que no tenga que retocar para que no me gruña el ministerio de la verdad.
Esta entrada lo es solo para anunciar que en uno de nuestros proyectos y a resultas de una idea de Luz Frías, vamos a implementar una versión mucho más parecida al lo que podría representar el término (B | A), que es, casi seguro, chorrocientasmil veces mejor.
