Hay cosas tan obvias que ni se plantea la alternativa. Pero luego va R. Gomila y escribe Logistic or Linear? Estimating Causal Effects of Treatments on Binary Outcomes Using Regression Analysis que se resume en lo siguiente: cuando te interese la explicación y no la predicción, aunque tu y sea binaria, usa regresión lineal y pasa de la logística.

Nota: La sección 4.2 de An Introduction to Statistical Learning de se titula precisamente Why Not Linear Regression?

Esto del WoE he tenido que aplicarlo (de manera no estándar, además) en alguna ocasión. Pero forzado por las circunstancias (que, concretamente, eran el misteriosísimo y no siempre conforme a lo que cabría esperar que hace ranger de las variables categóricas). Digamos que a veces toca, pero no es tampoco algo de lo que enorgullecerse.

Pero cuando escucho o leo a los apologetas del WoE, siempre me pregunto mucho por lo que tendrán que decir sobre la pérdida de información en términos abstractos y, en otros más concretos, qué ocurre con las interacciones.

Sin embargo, basta con mirar la foto

leer la entrada de hace unos días, que se refiere a algo muy parecido (y que, en particular, describe los datos usados en el modelo que representa) y, en el peor de los casos, esto, para hacerse idea de su utilidad y relevancia.

Las únicas letras que no desmerecen en esta entrada del gráfico anterior son las de la obligada referencia.

Lo de las direcciones postales es un caos. Trabajar con ellas, una tortura. Y cualquier proyecto de ciencia de datos que las emplee se convierte en la n-ésima reinvención de la rueda: normalización y tal.

Cuando todo debería ser más sencillo. Cada portal en España tiene asociado un número de policía, un identificador numérico único. Independientemente de que quienes lo habiten se refieran a él de formas variopintas, vernaculares y, en definitiva, desnormalizadas y desestandarizadas hasta pedir basta.

Primero, las curvas de nivel:

x <- seq(-50, 50, length.out = 1000)

tmp <- expand.grid(x = x, y = x)
tmp$z <- log(dcauchy(tmp$x) * dcauchy(tmp$y))

ggplot(tmp, aes(x = x, y = y, z = z)) + stat_contour()

Lo de la cuasiconvexidad está contado aquí.

Las consecuencias estadísticas y probabilísticas, para otro rato.

Un grupo de estudiantes se examina en horas distintas con exámenes parecidos pero no iguales. Se pretende estudiar si el examen tiene algún efecto sobre la nota final y para eso se hace algo así como

bmod_math <- lm(pcorrect ~ group, data = MathExam)

para obtener una distribución de la nota media por grupo descrita bien

cbind(estimate = coef(bmod_math), confint(bmod_math))

##              estimate      2.5%      97.5%
## (Intercept)  57.600184  55.122708  60.07766
## group2       -2.332414  -5.698108  1.03328

o bien, gráficamente, así:

Anderson et al. (2015) documented the existence of customers who systematically purchase new products that fail.

Tal se lee en The Surprising Breadth of Harbingers of Failure un artículo que abunda sobre la cuestión de la existencia ya no solo de clientes agoreros sino, incluso de códigos postales agoreros donde aquellos se arraciman.

Desafortunadamente, el artículo omite decirnos cuáles son, dónde están y, por supuesto, alguna foto de quienes los habitan.

En el mundo bayesiano existen, cuando menos, dos escuelas:

• La flowerpower, que sostiene que los modelos bayesianos son subjetivos y, por lo tanto, inasequibles a la confrontación con la realidad objetiva.
• La de los que tienen un jefe que les paga un salario, al que le da igual si los modelos son bayesianos o no pero a quien le interesa por encima de todo saber si representan razonablemente el proceso subyacente.

Los segundos cuentan con referencias como Comparison of Bayesian predictive methods for model selection. Es un artículo, en cierto modo, desasosegadoramente antibayesiano: miradlo y encontraréis en él cosas que se parecen demasiado a la validación cruzada, al RMSE, etc.

NIMBLE ha sido uno de mis más recientes y provechosos descubrimientos. Mejor que hablar de él, que otros lo harán mejor y con más criterio que yo, lo usaré para replantear el problema asociado el método delta que me ocupó el otro día.

Casi autoexplicativo:

library(nimble)

src <- nimbleCode({
    T_half <- log(.5) / k
    k ~ dnorm(-0.035, sd = 0.00195)
})

mcmc.out <- nimbleMCMC(code = src,
    constants = list(),
    data = list(), inits = list(k = -0.035),
    niter = 10000,
    monitors = c("k", "T_half"))

out <- as.data.frame(mcmc.out)

# hist(out$T_half), sd(out$T_half), etc.

Cosas: