Este es un largo artículo de Andrew Gelman sobre lo que fue el gran pequeño tema de hace unas semanas: ¿funciona eso de preguntar en las encuestas sobre lo que opinan los vecinos o familiares de los encuestados? ¿Qué nos dice la evidencia?

Escribí una vez (aquí) sobre las cuestiones éticas y económicas que subyacen en los mercados de predicciones. El resumen es más o menos que estos mercados generan grandes externalidades positivas, pero que los agentes llamados a operar en ellos no pueden capturar suficiente valor, no les sale a cuenta. Por eso, algunos han llegado a plantear la posibilidad de subvencionarlos —es decir, ofrecerles incentivos externos— para que participen. Pero el hecho de que se intenten manipular (como se cuenta aquí) es, en el fondo, una buena noticia: no son irrelevantes.

Uno de los grandes temas de estas páginas es que el efecto principal de un tratamiento es un indicador demasiado burdo. Casi siempre queremos ver ese efecto propiamente desglosado: a unos sujetos les afecta más; a otros, menos.

Para lograr ese objetivo, hay que estudiar cómo interactúa el efecto con otras variables (p.e., sexo). Desafortunadamente, cuanto mayor es el grado de desglose, más incertidumbre existe sobre las estimaciones; a la inversa, para lograr una mayor precisión en las estimaciones, hace falta incrementar el tamaño muestral. Pero, ¿cuánto?

¿Qué fue antes, la ciencia o la ingeniería?

Tengo tres entradas al respecto. La primera arranca con una serie de comentarios sobre cómo el aprendizaje automático parece más ingeniería que ciencia propiamente dicha y cómo se suma a la lista de ejemplos que parecen demostrar cómo la ingeniería precedió a la ciencia (tesis que el autor considera una priori fuerte al entrar a discutir cada caso particular).

Las otras son ilustraciones concretas de la tensión entre ciencia e ingeniería. Una de ellas discute nada menos que la historia de los primeros remedios para el escorbuto y la segunda, muy apropiadamente, tiene el nombre de What learning by doing looks like.

Planteamiento del problema

El modelo beta-binomial es precisamente el que estudió el reverendo Bayes. Es tan viejo como la estadística bayesiana: tienes una moneda, la tiras repetidamente y vas afinando progresivamente la estimación de la probabilidad de cara asociada a tal moneda.

Una variante habitual del problema anterior ocurre cuando hay una deriva (uso deriva como traducción de shift) en la probabilidad de la cara de la moneda: puedes estar tratando de vender productos en Amazon y estimar el número de ventas por impresión; es tentador usar el modelo beta-binomial, pero hay un problema: los datos de hace tres años, ¿siguen siendo relevantes?; ¿habrán cambiado en tanto las probabilidades?; en tal caso, ¿qué se puede hacer?

Sobre catboost

Todavía no he usado catboost en ningún proyecto serio, aunque tiene la pinta de ser la evolución más sofisticada de todas las variantes existentes del boosting. Ya escribí al respecto aquí y hoy traigo dos enlaces adicionales de José Luis Cañadas, un usuario muy entusiasta. Uno sobre el tratamiento de las variables categóricas y otro sobre la regresión por cuantiles.

Ajuste bayesiano de un modelo con censura

Lo presenta el maestro Juan Orduz aquí que, como todos, no para mientes en el hecho no totalmente evidente de que la verosimilitud de una densidad mixta (continua y discreta a un tiempo) es la que se postula que es (véase cómo arranca la sección Censored Gamma Model).

Modelos directamente en base de datos

Sería muy cómodo poder correr modelos estadísticos directamente en la base de datos, sin tener que realizar costosas y problemáticas extracciones de datos. Rebuscando, he encontrado entradas de hace catorce años sobre el asunto en estas páginas (esta), de la época en que a eso se lo llamaba in-database analytics y se suponía que era el motivo de la entonces esperada fusión de SAS y Teradata.

Poesía

Hace poco se publicó un artículo en el que se estudiaban los resultados de un estudio ciego en el que a una serie de sujetos se les presentaban poemas escritos sea por humanos o por LLMs y se les preguntaba su opinión al respecto. No he leído el artículo, pero aquí están las opiniones no enteramente coincidentes al respecto de Tyler Cowen y de Jessica Hullman.

Ajedrez

Uno de los resultados más sorprendentes del prehistórico GPT-2 es que había aprendido a jugar al ajedrez sin que nadie le hubiese enseñado explícitamente. Cuatro años después, Dynomight ha retomado el asunto y ha escrito esto y esto.

Si tenemos una distribución continua (que depende de un parámetro $\alpha$) $f_\alpha$ y una muestra blablablá $x_1, \dots, x_n$, la verosimilitud asociada es

$$\prod_{i = 1}^n f_\alpha(x_i).$$

Si tenemos una distribución discreta (que depende de un parámetro $\beta$) $p_\beta$ y una muestra blablablá $y_1, \dots, y_m$, la verosimilitud asociada es

$$\prod_{i = 1}^m p_\beta(y_i).$$

Pero si tenemos una mezcla de distribuciones, una continua $f_\alpha$ y una discreta $p_\beta$ y una muestra blablablá $x_1, \dots, x_n, y_1, \dots, y_m$, ¿la verosimilitud asociada sigue siendo

Artefactos de Claude

Una de las aplicaciones derivadas de los LLMs que más satisfacciones me están dando son los artefactos de Claude (véase, por ejemplo, esto).

Es complicado en todo caso ejecutar aplicaciones web generadas por Claude (vía artefactos) por defecto sin haber configurado previamente un entorno en node con las dependencias adecuadas. Los artefactos están pensados para, por defecto, ser alojados por Claude directamente. Si uno quiere bajar el código y correrlos en su propia máquina, tiene que hacerlo en un entorno en el que existan las dependencias correspondientes.

Trae El Confidencial un artículo de Javier Jorrín —según Jesús Fernández-Villaverde, el mejor periodista económico ahora mismo en España—, titulado La mejora de la productividad permitirá a las empresas prolongar la subida de salarios. El artículo se resume en tres enunciados que, así, en frío, según se verá, son contradictorios:

1. Ha aumentado la productividad (PIB por hora trabajada) en España.
2. Eso da margen para que suban los salarios.
3. El incremento de la productividad se debe a que ganan peso los sectores económicos más productivos.

La problemática relación entre (1) y (2) se la dejo a los economistas. Se pueden elaborar experimentos mentales en los que (2) se sigue de (1) y otros en los que no. Evaluar su pertinencia no es materia de estas páginas.