Más sobre lo de ayer. O más bien, una justificación por analogía.
Con monedas.
Tiras una moneda 100 veces y obtienes 60 caras. Tienes una priori $latex B(a,b)$ (beta). Tomas una muestra de valores $latex p_i$ con esa distribución y para cada una de ellas repites el experimento, es decir, obtienes lo que en R se expresaría de la forma
rbinom(1, 100, p[i])Si te quedas los valores $p_i$ tales que esa simulación es 60, enhorabuena, tienes una muestra de la distribución a posteriori.
Que quiere decir approximate Bayesian computation. Es un truco para pobres y desafortunados que no pueden quitarle la A a BC y usar directamente cosas como Stan o similares. El que no quiera prioris, además, puede usar el ABC para estimar la forma de la verosimilitud alrededor de una estimación puntual.
Por supuesto, el objetivo es obtener una estimación de la posteriori para poder medir la incertidumbre de parámetros, etc. La idea es que se dispone de unos datos, $latex X$ y un mecanismo de generación de datos $latex X^\prime = f(\theta)$, donde $latex \theta$ es un vector de parámetros.
Según Gelman son:
Dos de ellos, el primero y el tercero, son del máximo interés para el CIS, pero ¡ea, ea, ea, Tezanos no se entera!
En España estamos acostumbrados a que los programas sociales se implementan y ya. Se convierten, como la semana santa o las navidades, en fenómenos culturales que, simplemente, están ahí (p.e., el PER) y tienen que estarlo necesariamente.
En otros países se evalúan, se miden y cabe preguntarse: ¿funcionan?
Pues en otros sitios donde se miden esas cosas, se han obtenido números como estos (que es de donde traduzco):
Lo anterior tiene, no obstante, una lectura positiva: ¡el ~20% funcionan! Es decir, que si este tipo de proyectos se evaluasen tempranamente y pudiesen ser cancelados de no funcionar, aplicando una especie de metáfora del reinforcement learning, en unos años casi todos serían buenos.
Lo buscaba (véase el último párrafo) y aquí está:
The results show that levels of education have hardly any impact on the mortality rate.
Ayer estuve leyendo un artículo (arg, y perdí la referencia; pero da igual para la discusión, porque es genérica) en el que trataba de atribuir diferencias de mortalidad a diversas causas: diabetes, tabaco, alcohol,… y SES (estado socioeconómico).
El gran resultado más reseñable (por los autores) era que un SES bajo implicaba nosecuántos años menos de vida, incluso descontando el efecto del resto de los factores (y no recuerdo si estudiaban las correlaciones entre ellos, etc., como se debe en un estudio con pretensiones causales).
La codificación de las variables categóricas en problemas de clústering es la fuente de la mayor parte de los problemas con que se encuentran los desdichados que se ven forzados a aplicar este tipo de técnicas.
Existen algoritmos que tratan de resolver el problema sin necesidad de realizar codificaciones numéricas. kamila es un paquete de R que implementa uno de ellos. El artículo que lo acompaña, A semiparametric method for clustering mixed data aporta los detalles, que en resumen son:
Breiman habló de las dos. Dice, y tiene razón, que:
Según él, la estadística tradicional rellena la caja negra con:
¡Aburrido, aburrido, aburrido! Aburrido y limitado (aunque, hay que admitirlo, útil en ocasiones muy concretas). Breiman sugiere sustituir las cajas negras que encontramos en la naturaleza por otras cajas negras conceptuales:
Que es aún más aburrido y patrimonio, además, de toda suerte de script kiddies.
La tercera cultura reemplaza la caja negra por un modelo generativo que simula el comportamiento de la naturaleza (i.e., del sistema generador de números aleatorios pero con estructura). Y usa Stan (o sus alternativas) para estimar, predecir y, en última instancia, facilitar decisiones informadas.
La historia del pollo es conocido: que si un tipo se come un pollo y otro ninguno, el estadístico de turno diría que se han comido medio cada uno. Lo de los inmigrantes viene a cuenta de noticias de la índole de
Vamos mojarnos un poco: 1/5 Recogida de refugiados: Siempre bien. Incluso con efecto llamada. Toda la literatura sobre entrada de inmigrantes, refugiados, repatriados,… a un país con una sociedad y economía abiertas muestra efectos positivos.
Agradezco mucho el comentario de José Luis a mi entrada/pregunta ¿Existiría algún caso de uso de la estadística que no sea materia prima para la toma de decisiones informadas?. Dice:
¿Y la mera estadística descriptiva que aparece en la investigación científica? Distribución de tallas de especies no conerciales, dinámicas de población, descripciones ecológicas….?
Y creo que es una aportación tan valiosa que merece toda una entrada más que una mera contestación: la pregunta que plantea es tan legítima y como fructífera y fomentadora de debate. Aunque creo, y de aquí la entrada, la objeción no se tiene en pie.
