I. Todo lo que uno necesita saber sobre los espacios de colores (y nunca supo que lo necesitaba preguntar).
II. Todos estos asuntos sobre la intermitencia de las energías renovables, etc., ¡son tan estadísticos/probabilísticos! ¿Cómo no quererlos?
III. Otro artículo sobre la reducción de la varianza. Esta vez, el de los precios del pescado en el sur de la India. El gráfico que lo dice todo es este:
Otro de los instrumentos para reducir la varianza de los precios son los mercados, en general y los de futuros en particular.
Acaban de notificarme que han aprobado mi cuenta en Hypermind. Hypermind es un mercado de predicciones cuyo funcionamiento está descrito aquí y aquí mejor que yo pudiera hacerlo.
Ya iré contando. En tanto, una imagen extraída de uno de los enlaces anteriores que vale por mil palabras:
Lee Justicia: los límites de la inteligencia artificial… y humana y cuando acabes, te propongo un pequeño experimento probabilístico. Por referencia, reproduzco aquí los criterios de justicia del artículo que glosa el que enlazo:
Centrémonos en (B), sabiendo que, por simetría, lo que cuento se aplica también a (C).
Supongamos que tenemos dos grupos, cada uno de ellos de
n <- 1000000 personas para estar en las asíntotas que aman los frecuentistas.
Generalmente, cuando construyes uno de esos modelos para clasificar gente entre merecedores de una hipoteca o no; de un descuento o no; de… vamos, lo que hacen cientos de científicos de datos a diario, se utilizan dos tipos de fuentes de datos: individuales y grupales.
La información grupal es la que se atribuye a un individuo por el hecho de pertenecer a un sexo, a un grupo de edad, a un código postal, etc.
