Después de publicar Una regresión de Poisson casi trivial con numpyro me riñeron por usar la identidad como función de enlace en la regresión de Poisson. Es decir, por especificarlo como
$$\lambda_t = a + b t$$
en lugar del estándar
$$\lambda_t = \exp(a + b t).$$
Hay varias cosas bastante bien conocidas y una que lo es bastante menos —y que resulta mucho más paradójica— que decir al respecto.
El otro día hubo, parece, cierto interés por modelar la siguiente serie histórica de datos:
Notas al respecto:
El eje horizontal representa años, pero da igual cuáles. El eje vertical son números naturales, conteos de cosas, cuya naturaleza es poco relevante aquí, más allá de que se trata de eventos independientes. Se especulaba con un posible cambio de tendencia debido a una intervención ocurrida en alguno de los años centrales de la serie.
Aunque lo publiqué ya hace unos días, aquí llega formalmente el anuncio de mi vídeo sobre chatGPT:
Tiene una primera parte en la que hablo de cosas que hace bien, regular y mal y una segunda en la que investigo su dimensión moral.
Todos sabemos qué es el crecimiento lineal y el exponencial. Todos sabemos que las funciones lineales y exponenciales tienen un aspecto muy distinto. Sería ocioso —¿insultante incluso?— sustentar gráficamente esas afirmaciones.
Por eso me llamó grandemente la atención el reciente artículo de Thomas Philippon, Additive Growth, que comienza, con mi traducción, así:
De acuerdo con el libro de texto de Solow de 1956, los modelos de crecimiento económico dan por hecho que la PTF [productividad total de los factores] crece exponencialmente: $dA_t = gA_tdt$, donde $A$ es la PTF y $g$ es o bien constante o prácticamente constante.
Es innegable que el rótulo ley del estadístico inconsciente llama la atención. Trata sobre lo siguiente: si la variable aleatoria es $X$ y la medida es $P_X$, entonces, su esperanza se define como
$$E[X] = \int x dP_X(x).$$
Supongamos ahora que $Y = f(X)$ es otra variable aleatoria. Entonces
$$E[Y] = \int y dP_Y(y)$$
para cierta medida (de probabilidad) $P_Y$. Pero es natural, fuerza de la costumbre, dar por hecho que
Tiene Google (o una parte de él) un vídeo en Youtube,
sobre el que me resulta imposible no comentar nada. Trata, esencialmente, de cómo operacionalizar a la hora de poner en marcha modelos esos principios de justicia, igualdad de oportunidades, etc. de los que tanto se habla últimamente.
La definición de igualdad de oportunidades que se postula en el vídeo, tal vez demasiado esquemática por su orientación didáctica, es la siguiente:
2022 es un mal año para recordar un asunto sobre el que tenía anotado hablar desde los inicios del blog, allá por 2010: la llamada African dummy. Mentiría, sin embargo, si dijese que no es oportuno: está relacionado con temas que hoy se consideran importantes, aunque tratado al estilo de los noventa. Es decir, de una manera inaceptablemente —para el paladar de hogaño— distinta.
La cosa es más o menos así: en el 91, a R.
Estaba repasando cosas sobre reducción de la dimensionalidad y, en concreto, UMAP y tSNE. Me ha parecido conveniente replantear las cosas sobre primeros principios para que todo se entienda mejor.
El problema es el siguiente:
Tenemos $K$ puntos $x_i$ en un espacio de dimensión $N$. Buscamos su correspondencia con otros $K$ puntos $y_i$ en un espacio de dimensión $n « N$. De manera que las configuraciones de los $x_i$ y los $y_i$ sean similares en el sentido de que la matriz de distancias $(d(x_i,x_j))$ sea parecida a la $(d(y_i, y_j))$.
A veces toca comparar dos variables aleatorias: ¿cuál de dos juegos preferirías? Hay muchas maneras de resolver ese problema, de una larga historia, con mejor o peor fortuna. En el fondo, hay que crear un orden en el conjunto de las variables aleatorias y, en el fondo —y perdónenme mis excolegas matemáticos—, proyectarlas de alguna manera sobre los números reales.
Si este número real se elige de alguna manera razonable (p.
El vídeo que anuncio hoy,
lleva ya un tiempo colgado. Pero se me ha interpuesto la serie sobre la explicación y justificación del bayesianismo y frecuentismo y he retrasado su noticia.
De todos modos, es oportuno porque en el vídeo hago referencia a cosas que, cuando se rodó, aún no estaban ni escritas ni publicadas pero que el lector interesado encontrará en esa serie.
Confieso que el título contiene ciertas dosis de clickbait.
Rescato hoy el vídeo de una conferencia mía de 2013 sobre la EPA,
que estaba alojado en un portal del que probablemente acabe desapareciendo. Lo he repasado por encima y creo que sigue conteniendo cosas valiosas. Otras puede que hayan acabado desactualizadas. Espero no obstante que lo bueno aproveche y lo malo no confunda.
Imaginemos que queremos categorizar textos (i.e., poder decir algo así como: el texto 1434 trata de biología). Una manera de afrontar el problema, no la única, es contar palabras (o más en general, términos: piénsese en bigramas, trigramas, etc.).
Qué es Por fijar ideas, pensemos en textos sobre economía (sí, porque voy a referirme a parte del análisis de los textos del blog nadaesgratis.es al que ya me referí aquí).
El hueco térmico es una variable aleatoria que representa la necesidad de utilizar energía térmica tradicional y no renovable para abastecer el mercado eléctrico. Tiene dos fuentes principales de variabilidad:
La variabilidad de la demanda. La variabilidad de las fuentes de energía renovable. [Una pequeña digresión: cuando $Y = X_1 + X_2$, la varianza de $Y$ depende de las de $X_i$ y de su correlación. Si son independientes, es la suma de las dos; si están negativamente correladas, la de $Y$ es inferior a la suma; etc.
