Estoy aficionándome a usar el Chatbot Arena como intefaz para utilizar LLMs. No solo te da acceso a algunos de los más potentes, sino que te lo ofrecen en pares (y uno puede puntuar las respuestas para elaborar posteriormente un ránking ELO de todos ellos).
Y resulta que al preguntarles qué cosa es la stealthflation, gpt-4-turbo me ha dado prácticamente el resumen de lo que quería exponer en presente entrada. Con mi traducción,
El IPC es el valor de una canasta arbitraria de bienes de consumo a la que en un momento arbitrario de la historia se le dio un precio arbitrario de 100.
Aun cuando gráficamente la curva anterior no da lugar a dudas —y menos si en lugar de una imagen estática hubiese creado otra interactiva—, la gente se empeña en describir su evolución verbalmente usando terminologías confusas que se refieren a distintas relaciones de más o menos interés y utilidad. De hecho, aquí discuto:
En resumidas cuentas, el INE calcula la inflación asi:
Comentarios:
Esa cesta de productos cuya evolución se sigue sería la que adquiriría una familia idealizada que no existe en absoluto. Por ejemplo, esa cesta puede sugerir que la familia idealizada consume un 0.1% de su presupuesto anual en comida de perros. Pero nadie consume un 0.1% de su presupuesto anual en eso: quienes tengan perro gastarán mucho más; los que, no, nada.
Estos días se oye que la inflación del 2021 fue del 6.5% pero a la vez y sin solución de continuidad, que fue del 3.1%. Esta entrada sirve para aclarar de dónde salen esas cifras y para qué son útiles.
La fuente de todo es el índice de precios al consumo (IPC), que mide el precio —debidamente normalizado— de una canasta de productos a lo largo del tiempo y que tiene esta pinta:
Dicen que el brote de inflación que estamos viviendo es atípico (y según algunos, menos preocupante) porque no está generalizada sino concentrada en un número pequeño de productos.
Trae The Economist en su número del 6 de noviembre (de 2021) un artículo al respecto que tiene cierto interés estadístico. Comienza comparando la inflación de ahora con la de otros años donde el incremento de los precios fue, de acuerdo con cómo se computa tradicionalmente la inflación, igual, a través de la distribución de los incrementos de precios sobre las distintas categorías:
Esta entrada muestra cómo afrontar (con Stan) un problema que encontré el otro día en un lugar que no puedo mencionar pero en el que sé que me leen (y los destinatarios sabrán que va por ellos).
El contexto es el siguiente: se hace un test A/B donde la variable de interés son unos conteos. Hay varios grupos (aquí los reduciré a dos) y los datos siguen aproximadamente (aquí omitiré la parte de la inflación de ceros) una distribución de Poisson. Pero solo aproximadamente: existe sobredispersión, es decir, la varianza de los datos excede su media.
Al estudiar problemas de conteos, la llamada inflación de ceros ocurre frecuentemente: los datos contienen más ceros de los que ocurrirían según las distribuciones habituales (Poisson, binomial negativa). Un modelo con inflación de ceros es una mezcla (mixtura) de un modelo de conteos y una distribución de Dirac (en cero).
Las técnicas habituales para resolverlos involucran (explícita o implícitamente) una estructura jerárquica de modelos: primero, uno (similar a una logística), separa las observaciones que corresponderían a la Dirac del resto. Un segundo modelo de conteos trata de ajustar el segundo.
Hoy viernes vuelvo a traer a mis páginas cuatro enlaces interesantes. El primero de ellos es como las malas películas: un arranque espléndido, un planteamiento prometedor y, al final, humo. Pero no trata de chico-conoce-chica sino de qué hacer con esas variables que tienen una varianza casi nula (a la hora de crear modelos estadísticos, se entiende). Me llegó tan oportunamente que pensé que alguien que vela por mí desde lo alto me lo enviaba para sacarme de mi semanal atolladero. Pero no fue el caso.
Me reconozco entusiasta de la heterodoxia. Allá donde hay comunión de pensamiento, siento la necesidad imperativa de abrir las ventanas y orear el ambiente. Y en pocos ámbitos la hay menos que en el de las estadísticas oficiales, que se toman como trasunto mismo de la realidad que aspiran a medir.
Por eso traigo a estas páginas la mención a Shadow Government Statistics, un portal que proporciona medidas alternativas de las principales magnitudes macroeconómicas (de los EE.UU.). Su autor, Walter J. Williams, ilustra así de descriptivamente su desencanto con las cifras oficiales:
La estadística oficial (tal como la entienden el INE y organismos similares) ejercen un, así lo llamamos los pedantes, pernicioso efecto reificador. Me explico: todos tenemos una idea intuitiva sobre lo que significa la inflación, la tasa de desempleo o el producto nacional bruto. Pero la inflación, la tasa de desempleo o el producto nacional bruto son —en realidad y para todos los efectos— lo que nos dice el INE que son: unos números que publican días, semanas o incluso años después de ocurrido el hecho medible.
