I. El problema original Tienes dos cuentas en Twitter, llámense @trabajo y @personal. Tienes una única cuenta de desarrollador en Twitter. Supongamos que está vinculada al usuario @trabajo. Quieres usarla para tuitear también en nombre de @personal. Lo suyo sería disponer de dos cuentas de desarollador, una para cada usuario. Sin embargo, Twitter parece estar dando acceso a tu plataforma de desarrollador con cuentagotas y ni siquiera está claro si conceden más de una cuenta a una misma persona que maneje varios usuarios.

El otro día, al hablar de las encuestas electorales y su relación con la predicción electoral, me referí tangencialmente —y, ahora que lo pienso, un tanto confusamente— a los promedios de encuestas. Vine a decir que los promedios de encuestas como de la Wikipedia constituyen una primera aproximación —burda— al problema de la predicción electoral cuando, realmente, deberían considerarse otro nowcast. Estos promedios de encuestas deberían ser más fiables que las encuestas particulares, aunque solo sea porque utilizan más información.

Navegando —y no por capricho— por esa gran pila de estiércol que es la parte visible de la estadística pública española (es decir, tablas, series, etc. publicados por distintos organismos públicos) he tropezado con unos datos que puede que interesen a alguien. Proceden de la Encuesta de Características Esenciales de la Población y las Viviendas del año 2021 y se refieren a la comparación del nivel educativo de padres e hijos.

I. Imaginemos que estamos viendo un partido de fútbol en la tele. Arriba, a la izquierda, hay un par de cifras: es el marcador que nos dice cómo va el partido. En un mundo paralelo, en lugar del resultado provisional (p.e., 0-0 al comenzar el partido), el marcador podría mostrar la predicción del resultado al acabar el encuentro. Podría suceder que en el minuto cero indicase algo así como 3-2 si tal fuese la mejor estimación posible del resultado final.

El IMCV es esto. (Brevemente: un indicador experimental del INE que combina datos de varias encuestas, las agrega con unos pesos y produce unos números que permiten comparar CCAA entre sí y a lo largo del tiempo). Una característica muy amena del IMCV es que permite recalcular en índice con pesos ad hoc aquí. Con los pesos originales, el indicador (de 2021) queda así: Por probar algo, he puesto a cero todos los pesos menos el que se refiere, nada menos, que a Ocio y relaciones sociales por ver qué pasa:

Para la inmensa mayoría, chatGPT es lo que su nombre indica: un chat. Le preguntas y te responde. Pero lo siguiente es un ejemplo de algo perfectamente factible hoy. Creas un programa que monitorea tu bandeja de entrada. Cuando llega un correo nuevo, le pasa el texto a chatGTP (versión API) con un prompt adecuado. Dependiendo de la respuesta, se toma una determinada acción. Por ejemplo, enviar un aviso vía Telegram.

La emergencia (y el éxito) del llamado aprendizaje profundo (deep learning) plantea innumerables cuestiones matemáticas. Algunos algoritmos funcionan (y otros muchos que han quedado en los cajones no, obviamente) y no está muy claro por qué. He aquí una lista de siete problemas que el aprendizaje profundo ha colocado enfrente de la comunidad matemática: ¿Cuál es el papel de la profundidad en las redes neuronales? (En el fondo, una red neuronal no deja de ser una función que aproxima otra desconocida; en matemáticas abundan los procedimientos y resultados para aproximaciones planas (p.

Mirad que trato de abstraerme del mundanal ruido y de las marcianadas de tirios y troyanos. Me he comprado una segunda EPS32, le he instalado Micropython y solo aspiro a que se me deje en paz. Pero como me ronda en la cabeza escribir algún día cosas en serio sobre sofística estadística, no he podido dejar de lado mis otros entretenimientos un rato para comentar esto: Los dos gráficos que lo acompañan son:

¿Dejar morir pxR? He ahí la cuestión. pxR es un paquete de R en CRAN en el que figuro como mantenedor. Es un subproducto de mis antiguas inclinaciones hacia el procomún. Me fue útil para alguna que otra actividad inútil. El paquete sirve para importar a R datos en el formato Px. Este formato fue concebido en una época en la que aún no existían cosas mejores y mejor pensadas —XML, JSON, datos tidy, etc.

Este soy yo hoy mismo: Este es mi script: carlos@tiramisu:~$ wordle señor Intento 1 -> seria Quedan 2 opciones. Las más populares son: señor : 228.79 segur : 0.23 Intento 2 -> señor Solución en 2 intentos: señor Mi pequeño script tiende a ganarme. Lo cual me satisface enormemente. En caso de que a alguien le interese, puede bajárselo de aquí. Existen dos versiones que implementan el mismo algoritmo, una en R y otra en Python.

Tenía pendiente contar algo sobre el (oscuro) artículo A Brief History of Generative Models for Power Law and Lognormal Distributions. Tiene una cosa buena y una mala. La buena —y más interesante— es que ilustra cómo pensar sobre la conveniencia de usar una distribución determinada a la hora de modelar un fenómeno concreto. Uno de los procedimientos más fértiles consiste en indagar sobre el proceso generativo que conduce a la distribución en cuestión.

Creo que todo el mundo sabe a qué me refiero con lo del affaire Volkswagen: en 2015 se supo que algunos modelos de ese fabricante contaban con dispositivos que cambiaban el régimen del motor precisamente cuando se realizaban pruebas y medidas de emisiones —la ITV, para entendernos— y las restablecían a sus valores originales al terminarse estas. Se trata de dispositivo ingenioso. En el fondo, es un sistema que es capaz de distinguir el régimen de funcionamiento normal del vehículo en la calle y el anormal que se produce cuando, parece ser, circula sobre los rodillos con los que se realizan las pruebas en los talleres habilitados.

La extrapolación problemática. Que es la manera erudita de decir que ni de coña. La extrapolación —lineal, en este caso— tiene dos problemas: No sabemos si el fenómeno va a seguir comportándose de manera lineal fuera del rango de las observaciones. Aunque lo sea, el error cometido al ajustar una recta usando solo datos de un extremo es muy grande. Lo ideal, de hecho, es tener datos en ambos extremos del intervalo de interés.