Una de las consencuencias del coronavirus es que vamos a tener que replantearnos lo que significa ajustar series temporales. Es decir, comenzar a ajustar series temporales y no repetir la consabida teoría que subyace a los modelos ARIMA simplemente porque es guay.

También tendremos que replantearnos qué hacer con los outliers que la pandemia va dejando tras de sí. Y tratar de hacerlo más elegantemente que cierta gente, por supuesto. En particular, habrá que ver cuál y cómo es el efecto de los outliers en determinados modelos. En particular, en esos en los que yo más trabajo últimamente, que son los de Poisson.

Se atribuye a Neyman (y particular por su artículo de 1935 On the Problem of Confidence Intervals) la paternidad del concepto de intervalo de confianza. Aunque, leyéndolo y de acuerdo con las referencias bibliográficas de la cosa parece haber precedentes en el innombrable F (sí, el que osaba publicar en el también innombrable Journal of E.).

Lo interesante del tema es que, contrariamente a las reinterpretaciones posteriores, los define tal y como se le ocurrirían a un lego medianamente inteligente:

Veo

Welcome to every time series for the next few years of your career. pic.twitter.com/fAgTa0ue3f

— skipper seabold (@jseabold) October 3, 2020

y consulto en uno (de los más usados y famosos) de esos manuales españoles (ergo, hiperclásicos) de introducción a la modelización de series temporales y no veo capítulo con el que pueda tratarse razonablemente.

¡Tiempo de actualizarse (p.e., así)!

[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).

Voy a guardar el extracto

de The Art of Statitstics para usarlo con la misma malísima baba que su autor en coyunturas tales como esta:

Recordad las sabias palabras de Spiegelhalter: https://t.co/mne7xhMN3W pic.twitter.com/x8YZxiMvgp

— Carlos Gil Bellosta (@gilbellosta) September 30, 2020

Está aquí y creo que no se le puede quitar ni poner una coma. Es particularmente oportuna porque trata todas esas cosas que nunca se enseñan y que la mucha gente, en el peor de los casos, malaprende.

Está extraído de aquí y dice los siguiente:

Las Proyecciones de Población constituyen una simulación estadística de la población que residiría en España, sus comunidades autónomas y provincias en los próximos años, así como de la evolución de cada uno de los fenómenos demográficos básicos asociados, en caso de mantenerse las tendencias y comportamientos demográficos actualmente observados.

Para interpretar correctamente los resultados de las Proyecciones de Población es importante distinguir entre previsiones y proyecciones demográficas. Si bien pueden emplear el mismo método de cálculo, difieren en la filosofía.

Están aquí.

Dos aclaraciones:

• El tipo de letra que uso es Windsor en homenaje a Woody Allen.
• Las presentaciones las construyo con una versión tuneada y ad hoc de revealjs.

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.

[Quod si sal evanuerit in quo sallietur ad nihilum valet ultra nisi ut mittatur foras et conculcetur ab hominibus.]

Vuelvo con mi monotema de los últimos días: cómo hacer GLMs de Poisson robustos. Encuentro la tesis Robust Inference for Generalized Linear Models: Binary and Poisson Regression y pienso: ajá, será cuestión de copipegar.

Nada más lejos de la realidad. El método propuesto en la tesis está basado en asignaciones de pesos a las observaciones usando kernels con centros y anchuras basadas respectivamente en