Esa frase la he pronunciado en alguna ocasión y no sé si la habré escrito en este blog. La reescribo porque hace apenas unas horas he leído un artículo en el que un tipo ha redescubierto el partial pooling (quien lo ignore lea esto urgentemente). Claro, proponía unas cosas tan raras como ocurrentes que se reducían a la estrategia que he contado: tengo cierta intuición de una idea genial que no llego a aprehender enteramente y procedo a moverme dando tumbos y a golpe de ocurrencias en la difusa dirección en la que parece apuntar. ...

El método de Laplace para aproximar funciones puede usarse para: Resolver integrales, como aquí. O para aproximar distribuciones (como esta posteriori o estas otras). Nota: Y más vale que funcione bien y a escala o voy a tener problemas en un inminente proyecto.

Estos días me han preguntado sobre un modelo lineal tal que $y \sim x_1 + \dots$ donde el coeficiente de $x_1$ no se entiende si no es igual a 1. Es como si los datos se creasen de la forma n <- 100 x1 <- rnorm(n) x2 <- rnorm(n) y <- x1 + rnorm(n, .1) + .02 * x2 y se conociese el coeficiente de $x_1$ y no el de $x_2$. Entonces no tiene sentido plantear el modelo lm(y ~ x1 + x2) sino más bien modelo <- lm(y ~ offset(x1) + x2) que hace lo que uno espera. Lo cual se puede comprobar, por ejemplo, comparando ...

El contexto, por fijar ideas, el problema de taguear fechas en textos. La estrategia gomosa, fofa (ñof, ñof, ñof), y en la que parecen parecer creer algunos, embeddings más TensorFlow. La estrategia hierática, inflexible y reminiscente de robots de pelis de serie B, expresiones regulares encadenadas con ORs. En la mitad donde mora la virtud, extracción de features (principalmente con expresiones regulares) y luego, esto. Nota: esta entrada es un recordatorio para mí mismo y por si retorna cierto asunto que dejé postergado hace un par de días.

Aprovecho que acabo de actualizar mi agregador de noticias sobre R en español para escribir este recordatorio. La cosa es que hace ya un tiempo (¡lo anuncié en 2010!) creé una programita que rastrea una serie de blogs que publican cosas sobre R, extrae los corresondientes RSS, selecciona las entradas que tratan sobre R y: Crea un RSS combinado que guarda aquí (para los que aún uséis RSS, claro). Publica esas entradas en una cuenta específica de Twitter, @noticiasSobreR. ¿Para qué, pues, este recordatorio? Para dos cosas: ...

Lo del homo economicus ya no está de moda. Ahora pega más fuerte lo del homo politicus (y otros homos caracterizados por actuar como quien no completó el bachillerato con aprovechamiento). No obstante, parece no todos los homos son iguales: unos se parecen más al economicus; otros, al politicus. Y ahora parece que el coeficiente intelectual tendría algo que ver con eso. Nota: encuentro ridículas las críticas a la economía (particularmente, a :qla microeconomía) basadas en su acreditada incapacidad para predecir el comportamiento humano por su tendencia a alejarse del esperado en un homo economicus. No, no va de eso. No va de predecir el comportamiento humano. Para eso ya tenemos otras disciplinas ad hoc. Va de cómo un agente racional descubre en otro que lo es menos un imbécil al que separarlo de su dinero.

Hace años tomé el curso de NLP de M. Collings en Coursera (¡muy recomendable!), uno de cuyos capítulos trataba de los llamados modelos loglineales. En esto, Collings sigue una nomenclatura un tanto personal porque la mayor parte de la gente se refiere con ese nombre a algo que no es exactamente lo mismo (y dentro del mundo de las tablas de contingencia). El otro día, sin embargo, me pensé que los modelos loglineales à la Collings me serían muy útiles para un problema de clasificación en el que estamos trabajando. Y repasándolos… me di cuenta de que eran versiones de algo ya conocido: GLMs multinomiales con regularización. Sí, como estos.

Por si alguien acaba de despertar después de un coma de tres o más años de duración, lo del experimento finlandés de la renta básica y un somero análisis (junto con una serie de conclusiones extravagantes) está descrito aquí. En resumen, el experimento terminó y se ha redactado un informe preliminar de los resultados (que avisa por todos los lados de que no sirven para nada y que hay que esperar a los definitivos) basados en entrevistas telefónicas (con una tasa de respuesta muy baja) a los beneficiarios del plan (y a unos cuantos que no lo son y que conforman un grupo de control). ...

¿Por qué (casi) nadie sabe sobre encodings? ¿Por qué (casi) nadie ha leído What Every Programmer Absolutely, Positively Needs To Know About Encodings And Character Sets To Work With Text?

Así resumen sus autores Regulation of Charlatans in High-Skill Professions: We study a market for a skill that is in short supply and high demand, where the presence of charlatans (professionals who sell a service that they do not deliver on) is an equilibrium outcome. We use this model to evaluate the standards and disclosure requirements that exist in these markets. We show that reducing the number of charlatans through regulation decreases consumer surplus. Although both standards and disclosure drive charlatans out of the market, consumers are worse off because of the resulting reduction in competition amongst producers. Producers, on the other hand, strictly benefit from the regulation, implying that the regulation we observe in these markets likely derives from producer interests. Using these insights, we study the factors that drive the cross-sectional variation in charlatans across professions. Professions with weak trade groups, skills in larger supply, shorter training periods and less informative signals regarding the professional’s skill, are more likely to feature charlatans. ...