I. Hay tres motivos por los que me interesa esta historia que, creo, serán compartidos por mis lectores:
Dice mucho sobre la recocina donde se prepara eso que llaman ciencias sociales. Tiene mucho interés estadístico, es material docente de primera. Y, sobre todo, ¡es tan ameno! II. En 2012, cinco autores —Shu, Mazar, Gino, Ariely y Bazerman— que pertenecían a dos grupos de investigación distintos que trabajaban sobre un mismo asunto, decidieron publicar un artículo conjunto con tres estudios que apuntaban en una misma dirección: Signing at the beginning makes ethics salient and decreases dishonest self-reports in comparison to signing at the end.
I. Comenzaré por los dos relatos.
El primero, está resumido en la siguiente infografía que se puede encontrar en la página 36 del primer volumen de los resultados de PISA de 2022:
El hecho destilado que los autores del informe pretenden que uno aprenda leyendo eso —al menos, a la ligera— es que el ser inmigrante —así, en abstracto— no afecta al desempeño académico.
El segundo relato está también resumido en otro gráfico,
Estoy aficionándome a usar el Chatbot Arena como intefaz para utilizar LLMs. No solo te da acceso a algunos de los más potentes, sino que te lo ofrecen en pares (y uno puede puntuar las respuestas para elaborar posteriormente un ránking ELO de todos ellos).
Y resulta que al preguntarles qué cosa es la stealthflation, gpt-4-turbo me ha dado prácticamente el resumen de lo que quería exponer en presente entrada. Con mi traducción,
El resto (y la fuente), aquí.
Si uno atiende a lo que dicen los medios, diríase que sí. El runrún mediático está motivado por la publicación del estudio First-time fathers show longitudinal gray matter cortical volume reductions: evidence from two international samples al que no tengo acceso ni siquiera oblicuamente (i.e., vía Sci-Hub), pero cuyo resumen traduce ChatGPT así:
Las evidencias emergentes señalan la transición a la paternidad como una ventana crítica para la plasticidad neural en adultos.
Es el tema de este reciente artículo de Gelman. Cabe esperar que algunos se sientan decepcionados porque no tenga solo una página en la que se lea algo así como: usa cuatro cadenas de 4000 iteraciones, 1000 de ellas de warmup. Lo siento: son 26 páginas y sin recetas copy-paste.
Tampoco puedo añadir nada de sustancia a lo que ahí se cuenta. Me voy a limitar a subrayar una idea e ilustrarla con un caso con el que me enfrenté hace unos años.
Los economistas de hogaño tienden a coincidir en no encontrar sustancia detrás de la llamada curva de Laffer. No les quito la razón: ellos saben mejor que yo qué pasa en las casas de los demás. Pero en la mía, Laffer manda.
En los últimos meses del año levanto el pie del acelerador y trabajo mucho, mucho menos. El motivo es fundamentalmente fiscal: mi tarifa bruta por hora es la misma pero el IRPF marginal —en eso consiste la progresividad fiscal— va aumentando mes a mes.
El contexto es, esencialmente, la creación de modelos lineales —no necesariamente los clásicos—, aunque la discusión podría extenderse más allá. Una cosa que nos suelen enseñar los libros es que si en un modelo de la pinta
y ~ t + g (donde t es un tratamiento y g es algún tipo de grupo) nos da por introducir una interacción (en este caso solo cabe t*g) tenemos necesariamente que incluir los efectos individuales t y g so pena de incurrir en una larga retahíla de pecados estadísticos.
Retomo el asunto de los paralelismos entre textos, que ya traté aquí, por el siguiente motivo:
Estoy explorando las posibilides del RAG Para lo cual es necesario crear una base de datos documental con los fragmentos debidamente embebidos En particular, estoy probando lo que chroma da de sí. Esencialmente, chroma consiste en:
Una base de datos (SQLite, de hecho) donde se almacenan los fragmentos, sus metadatos y sus embeddings. Mecanismos para crear los embeddings.
I. Alguien se queja del BMI (body mass index). Quejarse del BMI es como quejarse de que el agua moja. Porque:
Supongamos que nos interesa un asunto poliédrico (como se decía en tiempos) o multidimensional (más al gusto de los que corren). La gente quiere medirlo. Se elige un número —porque a la gente le gusta medir las cosas con un único número, claro— construido de cierta manera. La gente se queja de que el fenómeno era multidimensional (o poliédrico) y que un solo número no recoge adecuadamente el blablablá.
Toca TimesNet. Se trata de un modelo para la predicción (y más cosas: imputación, detección de outliers, etc.) en series temporales. Tiene que ser muy bueno porque los autores del artículo dicen nada menos que
As a key problem of time series analysis, temporal variation modeling has been well explored.
Many classical methods assume that the temporal variations follow the pre-defined patterns, such as ARIMA (Anderson & Kendall, 1976), Holt-Winter (Hyndman & Athanasopoulos, 2018) and Prophet (Taylor & Letham, 2018).
I. Cuando éramos críos e íbamos al colegio, todos hemos participado en conversaciones que discurrían más o menos así:
— Quiero ver el programa X.
— No puedes porque A, B y C.
— Pero Fulanito lo ve todos los días.
— No te fijes en lo que hace el más tonto; fíjate en lo que hace el más listo.
Los primeros buscadores de internet eran catastróficos. Un día apareció uno nuevo, Google, con una filosofía de madre de los setenta: fijarse en lo que hacía el más listo, no el más tonto.
Esta entrada continúa esta otra y describe un cambio realizado en la app para ilustrar qué ocurre —spoiler: nada bueno— cuando se calcula el poder de un test a posteriori, es decir, usando como estimaciones el efecto y su ruido los valores observados.
Como comprobará quien use la herramienta, puede ocurrir casi cualquier cosa. Y, en particular, para potencias de partida pequeña, la estimación de la potencia a posteriori es una enorme sobreestimación de la real cuando la prueba es significativa.
