Estadística

Cayó en mis manos que son los resultados de una encuesta en la que la misma pregunta (en puridad, una pregunta sobre una cuestión global y otra sobre un asunto particular de la anterior) reciben respuestas manifiestamente contrarias y contradictorias por parte de una muestra del ostentador de la soberanía. Lo cual me recordó que hacía tiempo había dado con https://www.youtube.com/watch?v=G0ZZJXw4MTA extraído de Yes, Minister y que en inglés no subtitulado ilustra muy amenamente los efectos que sobre el público tiene la manera en que se plantean las cuestiones.

Como no tengo tiempo, voy a publicar una chorrada. Voy a coger unos datos que encuentre por ahí, voy a tomar alguna variable, voy a pintarla (en un mapa, si puede ser) y luego voy a construir una narrativa. Espero que no os deis cuenta y me lo creáis todo. Comienzo. Los datos del World Values Survey (aquí podéis obtenerlos) son mú importantes y mú guays. De todas las variables que contiene, voy a extraer una, la variable mú importante (VMI). ...

Esta entrada viene a cuento de una pregunta en r-help-es con, por referencia, este contexto: Tengo un dataset con 4505 observaciones en el que la variable dependiente son presencias (n=97 y clasificadas como 1) y ausencias (n=4408 y clasificadas como 0). Y la cuestión tiene que ver con la conveniencia de utilizar una muestra equilibrada o no de los datos al ajustar una regresión logística y si procede o no utilizar pesos. ...

Supongamos que los habitantes de un país tienen una probabilidad determinada (y no necesariamente igual) $p_i$ de comprar un determinado producto. Supongamos que se lanza una campaña publicitaria que incrementa en una cantidad fija $\epsilon$, p.e., 5%, esa probabilidad. Supongamos, finalmente, que se trata de una cantidad que se desea estimar. Unos individuos reciben la campaña publicitaria. Otros no. ¿Cuál es la diferencia entre las proporciones de individuos que compran el producto en uno y otro grupo? ¿$\epsilon$? ¿Es esa nuestra mejor estimación? ...

No sé si visteis el vídeo que colgué el otro día. Trataba el problema de determinar si dos poblaciones beer <- c(27, 20, 21, 26, 27, 31, 24, 21, 20, 19, 23, 24, 18, 19, 24, 29, 18, 20, 17, 31, 20, 25, 28, 21, 27) water <- c(21, 22, 15, 12, 21, 16, 19, 15, 22, 24, 19, 23, 13, 22, 20, 24, 18, 20) tienen o no la misma media. Más concretamente, si la población beer tiene una media superior a la de water como en efecto sucede: mean(beer) #[1] 23.2 mean(water) #[1] 19.22222 ¿Pero es esta diferencia significativa? Muchos plantearían un t-test: t.test(beer, water, alternative = "greater") # Welch Two Sample t-test # # data: beer and water # t = 3.3086, df = 39.271, p-value = 0.001007 # alternative hypothesis: true difference in means is greater than 0 # 95 percent confidence interval: # 1.952483 Inf # sample estimates: # mean of x mean of y # 23.20000 19.22222 Pero en el vídeo se propone una alternativa basada en remuestreos: ...

Hace unos años, Juanjo Gibaja y yo organizamos un “curso de estadística moderna con R”. Queríamos mostrar en él que otra estadística es posible, que con la ayuda de los ordenadores (¡y de R!) los problemas clásicos de la estadística pueden afrontarse de otra manera. Y que esta manera es más natural y accesible. Hoy uno de nuestros antiguos alumnos nos ha agradecido que le señalásemos el camino de esos superpoderes: ...

El otro día hablaba con una colega sobre una charla a la que habíamos asistido. Yo le decía que sí, que estaba bien, pero que todo lo que habían contado era mentira. Debí haber sido más preciso y decir que no era verdad, que es distinto. Pero las canapescas circunstancias no eran propicias para el distingo. Mi interlocutora me escuchaba, pienso, entre sorprendida e incrédula. Todavía está en la edad en la que hay que creérselo todo —sí, esa edad y esa obligación existe— y tiempo tendrá de dejarse envenenar por el nihilismo. Es lo suficientemente lista como para eso. ...

Todos hemos comido macarrones con cosas de la nevera. Estás en casa, tienes hambre y, si no hay otra cosa, son estupendos. Distinto es ir a un bodorrio de alto copete y decirle al camarero: —Oiga, esto del solomillo y tal… ¿No tendrán Vds. un platazo de macarrones con cosas de la nevera? Viene esto a que cierta gente trabaja con grandes datos. Y quieren construir modelos. Y por algún motivo que no comprendo del todo, optan por la regresión logística. Hay mil motivos por los que estaría desaconsejado ajustar regresiones logísticas con todos los datos. Aun así, hay gente —sí, la hay— que lo hace. ...

Hoy voy a hablar de esa especie de oxímoron que es el bootstrap bayesiano. Comenzaré planteando un pequeño problema bien conocido: tenemos números $x_1, \dots, x_n$ y hemos calculado su media. Pero nos preguntamos cómo podría variar dicha media (de realizarse otras muestras). La respuesta de Efron (1979) es esta: replicate(n, mean(sample(x, length(x), replace = TRUE))) Es decir, crear muestras de $x_i$ con reemplazamiento y hacer la media de cada una de ellas para obtener su presunta distribución (o una muestra de la presunta distribución de esa media). ...

Me gusta criticar. Bien lo saben quienes me siguen. Pero hoy toca aplaudir un artículo tan raro como valiente. Que no hace sino criticar por mí. Se titula On the Near Impossibility of Measuring the Returns to Advertising. Sus autores, quiero subrayarlo aquí, trabajan en Google y Microsoft. Los métodos data driven gozan del mayor de los predicamentos. Véase una pequeña muestra extraída de una reciente conversación en Twitter: ...