Tengo un montón de artículos por ahí guardados que fueron escritos a raíz de la publicación de The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose, ya en 2016, que ponía en cuestión el uso indiscriminado y acrítico de los p-valores. Algunos de ellos son este, este, este o este.
Asunto que se refiere a y abunda en todo lo que se ha escrito sobre la llamada crisis de replicabilidad, sobre la que también se ha escrito largamente.
Hace unos años se oyó un runrún en pro de sustituir el PIB por un índice alternativo con el que comparar el desempeño de los países (más, p.e., aquí).
En el Índice Global de Felicidad, una de las alternativas propuestas que coordina la ONU, Costa Rica tiende a ocupar niveles altos (el 13 este año, acompañando a países tales como Austria, Irlanda o Alemania), mientras que España se encuentra en el puesto 36, por debajo de Malasia y un pelín de gato por encima de Colombia (sí, Colombia).
Por ejemplo, el de la igualdad. Aquí un artículo en el que se dice que no y otro del mismo autor en el que se dice que sí (parece que todo se reduce a cuestiones metodológicas).
Este tipo de cuestiones suelen zanjarse creando una metodología y encargando al INE su seguimiento. El INE, entonces, define desigualdad (para el caso) como aquello que mide nuestra metodología de medición de la desigualdad (fenómeno que llaman reificación y que consiste en sustituir la sustancia por el método). Lo mismo pasa con el desempleo, el PIB y tantas otras magnitudes.
El próximo 29 de noviembre (de 2018) de febrero daré una charla dentro del ciclo de Data Konferences de Kschool.
Para la mía han creado el siguiente cartelito:
El resumen que preparé es:
Se hace ciencia de datos para tomar decisiones. Las predicciones, mejores o peores, alimentan procesos de decisión (p.e., ¿se concede este préstamo?). Sin embargo, existe una brecha enorme (en términos de equipos responsables y de comunicación entre ambos) entre quienes construyen los procesos predictivos y quienes toman las decisiones finales. A falta de mejor criterio, los científicos de datos utilizan funciones de pérdida genéricas (p.e., el RMSE) y prestan una atención excesiva a la estimación puntual. Ambas son decisiones subóptimas. Integrar el proceso predictivo en el de toma de decisiones conduciría de forma natural a la adopción de funciones de pérdida distintas y a prestar mucha menos atención al hecho de acertar con las predicciones y más a la idoneidad de las decisiones.
En esta entrada voy a crear un conjunto de datos donde dos variables tienen una correlación muy alta, ajustar un modelo de regresión y obtener la siguiente representación de la distribución a posteriori de los coeficientes,
donde se aprecia el efecto de la correlación entre x1 y x2.
El código,
library(mvtnorm)
library(rstan)
library(psych)
n <- 100
corr_coef <- .9
x <- rmvnorm(n, c(0, 0),
sigma = matrix(c(1, corr_coef, corr_coef, 1), 2, 2))
plot(x)
x1 <- x[,1]
x2 <- x[,2]
x3 <- runif(n) - 0.5
y <- 1 + .4 * x1 - .2 * x2 + .1 * x3 + rnorm(n, 0, .1)
summary(lm(y ~ x1 + x2 + x3))
stan_code <- "
data {
int N;
vector[N] y;
vector[N] x1;
vector[N] x2;
vector[N] x3;
}
parameters {
real a;
real a1;
real a2;
real a3;
real sigma;
}
model {
a ~ cauchy(0,10);
a1 ~ cauchy(0,2.5);
a2 ~ cauchy(0,2.5);
a3 ~ cauchy(0,2.5);
y ~ normal(a + a1 * x1 + a2 * x2 + a3 * x3, sigma);
}"
datos_stan <- list(
N = n,
y = y,
x1 = x1,
x2 = x2,
x3 = x3
)
fit2 <- stan(model_code = stan_code,
data = datos_stan,
iter = 10000, warmup = 2000,
chains = 2, thin = 4)
res <- as.data.frame(fit2)
pairs.panels(res[, c("a", "a1", "a2", "a3", "sigma")])Como me da vergüenza que una búsqueda de Goodhart en mi blog no dé resultados, allá voy. Lo de Goodhart, independientemente de lo que os hayan contado, tiene que ver con
es decir, un gráfico causal hiperbásico. Si la variable de interés y es difícil de medir, resulta tentador prestar atención a la variable observable x y usarla como proxy. Todo bien.
Pero también puede interesar operar sobre y y a cierta gente le puede sobrevenir la ocurrencia de operar sobre x con la esperanza de que eso influya sobre y.
Ayer salió publicada una entrada de blog mía en LUCA, i.e., aquí. Pero vamos, como si la hubiese escrito aquí.
Nota: La ortotipografía (particularmente del título de la entrada) no fue cosa mía.
Hay una discusión imperdible sobre datos anchos y largos (y modelos con y sin estructura) a partir del minuto 4:20 de
https://www.youtube.com/watch?v=VnNdhsm0rJQ
El resto también vale muchísimo la pena.
Tenía tan bien guardados en el disco duro una serie de enlaces de interés parasociológico que no había forma humana de dar con ellos.
Para que no me vuelva a pasar y por su potencial interés para otros, los cuelgo aquí.
El primero de ellos (que no sé por qué lo guardé) son las diapositivas de una charla acerca de cómo transformar porcentajes de votos en escaños en España.
Los otros tres se refieren a la metodología que utiliza la gente de electionforecast.co.uk:
Más sobre lo de ayer. O más bien, una justificación por analogía.
Con monedas.
Tiras una moneda 100 veces y obtienes 60 caras. Tienes una priori $latex B(a,b)$ (beta). Tomas una muestra de valores $latex p_i$ con esa distribución y para cada una de ellas repites el experimento, es decir, obtienes lo que en R se expresaría de la forma
rbinom(1, 100, p[i])Si te quedas los valores $p_i$ tales que esa simulación es 60, enhorabuena, tienes una muestra de la distribución a posteriori.
