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 ...

INE, Proyecciones de Población 2020-2070 (enlace) Nota para desavisados: ¿veis cómo se comporta la varianza antes/después? Otra nota: la publicación de las proyecciones de población del INE es casi todos los años motivo de recochineo bloguero. Buscad (p.e., aquí) y encontraréis. Nota final: Sí, sí, una proyección es lo que ocurriría si se mantuvieran las tendencias actuales. Eso os dirán. Precisamente por eso, esta entrada y el gráfico de más arriba.

[Este es un extracto, una píldora atómica, de mi charla del otro día sobre el modelo de Poisson y al sobredispersión.] Aunque me guste expresar el modelo lineal de la forma $$ y_i \sim N(a_0 + \sum_j a_j x_{ij}, \sigma_i)$$ hoy, para lo que sigue, es más conveniente la representación tradicional $$ y_i = a_0 + \sum_j a_j x_{ij} + \epsilon_i$$ donde si no sabes lo que es cada cosa, más vale que no sigas leyendo. ...

El archiconocido conjunto de datos iris es víctima reciente de un ataque relacionado con su pecado original: haber tenido unos padres estigmatizados hoy por su otrora popular idea de que gracias a la ciencia podríamos construir un futuro mejor. También ha sido víctima de ataques, esta vez más endógenos, relacionados con lo menguado de su tamaño y lo trivial de su estructura. Vengo aquí a romper una lanza —tres, más bien— en favor de este muy querido de los más conjunto de datos. Tres lanzas esgrimidas, como se verá, en contextos, con fines y ante públicos muy concretos. ...

Va de muestrear los números $1, \dots, n$ que tienen asignadas probabilidades $p_1, \dots, p_n$. Una manera muy impráctica (en R, basta usar sample) y nada intuitiva de hacerlo es recurriendo a la distribución de Gumbel: library(evd) pes <- runif(5) pes <- pes / sum(pes) gammas <- log(pes) + 2 x <- rgumbel(length(pes)) muestra <- which.max(gammas + x) O, en masa, aplicando get_samples <- function(n){ replicate(n, { x <- rgumbel(length(pes)) which.max(gammas + x) }) } El seudocódigo está extraído de la Wikipedia y el motivo por el que la cosa funciona en lugar de no funcionar, que es la parte bonita del asunto, está explicado aquí.

Sí, es un ejemplar de mi colección de rarezas estadísticas, técnicas que no entran dentro del currículo estándar pero que pudieran resultar útiles en algún momento, para algún caso particular. Hoy, perfiles matriciales para series temporales, una técnica que sirve esencialmente, para identificar formas que se repiten en series temporales, como Entiendo además que, como consecuencia, también para señalar aquellos ciclos en que se produzcan perfiles anómalos, para su evaluación. Pero dejo que consultéis la información en, por ejemplo, aquí y aquí. ...

Este es un anuncio de una charla que daré este viernes (2020-09-18) dentro del congreso virtual EncuentRos en la fase R. Ni que decir tiene que los detalles logísticos pueden consultarse en el enlace anterior. Hablaré de cuestiones relativas al modelo de Possion (gran parte de las cuales pueden trasladarse también al logístico) de las que se habla poco y sobre las que la teoría que uno tropieza por ahí no es del todo clara pero que se manifiestan claramente en datos como los de la monitorización de la mortalidad, que será discutida también de pasada.

Le he dado muchas vueltas en estos últimos tiempos al asunto de la sobredispersión, particularmente en dos tipos de modelos: Poisson y logístico. Así que, aunque solo sea por proximidad semántica, se me quedan pegados ejemplos y casos de ese fenómeno mucho menos frecuente que es el de la infradispersión. Un ejemplo ilustrativo del fenómeno que se me ocurrió el otro día era pero hace nada, ese señor lleno de paz y amor que es Putin, nos ha regalado otro: ...

La estimación de la mortalidad atribuible a la gripe estacional (que no, que no se hace consultando la causa de muerte que consignan los médicos medio al buen tuntún por motivos administrativos y que luego recoge el INE, como parece que dan a entender estos beneméritos verificadores para la confusión de quienes den su palabra por buena) tiene una complicación sustancial: ocurre simultánea y co-casualmente con el frío, que incrementa las defunciones por motivos otros. En términos estadísticos, es un problema de práctica colinealidad entre dos regresores cuyos coeficientes miden el impacto de la gripe y el frío respectivamente. ...