Varios

Nos engañaron malamente. Nos prometieron que estudiar matemáticas nos abriría la puerta de los misterios más sutiles del conocimiento y ahora no hacemos otra cosa que celebrar como gilipollas el día de $latex \pi$ a golpe de retuiteo. Nos dijeron que aprendiendo ingeniería conoceríamos el funcionamiento de las cosas y acabamos usando ordenadores armados con pegamento. Con la estadística seríamos capaces de estudiar y entender los movimientos y cambios sociales, el funcionamiento de los mercados financieros, etc. y nunca pasamos de los k-vecinos.

¿Quién demonios inventó esos espacios de trabajo diáfanos?

En mi charla del viernes pasado, alguien me preguntó si seguía teniendo la pasión con la que se conoce participé en aquella competición de ciencia de datos que glosé.

Estuve a punto de responder que a los 42 uno está un poco más allá de la pasión y un poco más acá de la colonoscopia. Aunque, lo reconozco, más que porque es una repuesta graciosa que porque refleje verdad alguna.

Lo que sí que es cierto es que he estado meditando sobre si la pregunta era oportuna o no. A ratos he pensado que no, que fue tramposa. Pero ahora me decanto por considerarla legítima y merecedora, cuando menos, de una respuesta más desarrollada.

No es propiamente estadística. Tiene que ver también con la consultoría, pero no necesariamente con la relacionada con numerillos. Pero se traslada a ambas línea a línea.

Es ¿Eres complicado o sencillo? y se lee en un momento.

En los últimos años de carrera me metí en política: fui delegado de mis distintas clases y participé como tal, aunque con más oído que voz y más voz que voto, en las discusiones de antaño, muy previas al plan Bolonia, sobre la reorganización del plan de estudios de la licenciatura de matemáticas.

Yo era un chaval que, a falta de la experiencia que da la vida y, supongo, por suplirla, estaba lleno de ideales. Allí aprendí cosas como que los estudiantes, éramos lo peor del mundo. No se atribuían función adicional alguna a la de vetar todo aquello que supusiese un estorbo adicional para alcanzar aquello que a los más les bastaba: el titulito. Si por entonces aún me quedaba alguna, perdí absolutamente y hasta la fecha toda fe en la bondad de las intenciones del movimiento estudiantil (tanto en cuestiones académicas como en las demás, todo sea dicho de paso).

Ayer escribí

$$ N = \sum_i \frac{1}{p_i^2}$$

donde lo suyo era (ya está corregido)

$$ N = \frac{1}{\sum_i p_i^2}.$$

Eso me ha hecho replantearme cuántas veces habré metido la pata después de las 1300 entradas largas que llevo escritas. No me refiero a puntos de vista discutibles; tampoco a errores a veces excusables de concordancia; me refiero a cosas como las de ayer, las que sonrojan.

Una vez, recuerdo, escribí puya donde quería decir pulla. Otra vez leí mal esto. Así que ya no puedo decir que 3/n sería una buena estimación.

Si no sabes qué es el análisis novométrico o el ODA (Optimal Data Analysis), puedes comenzar por aquí. O por aquí.

Porque si comparáis esto (del 13 de diciembre) y esto otro (del 2 de enero), veréis que no andamos muy sobrados de ella.

Alguien que igual no me lee (porque está de vacaciones) está aprendiendo a punta de palo a manejar la función optim de R con una función objetivo de las enrevesadas. Creo que ahora entiende por qué a los matemáticos nos sobrecoge la palabra optimizar y tratamos de no mencionarla en vano.

Por eso, además, y aunque no estilo envolver meros enlaces de terceros en entradas hechas y derechas, voy a hacer una excepción con An Interactive Tutorial on Numerical Optimization, que no tiene desperdicio.