Kolmogorov

¿Por qué son los eventos (en probabilidad) conjuntos y no otra cosa?

I. Tidyverse (como ejemplo a no seguir) Uno de los grandes problemas del tidyverse en R es que para él, todo son tablas. Existe solo una manera de agrupar información: las tablas. Fuera de ese estrecho marco, existen otras estructuras de datos: árboles, listas, diccionarios, tablas hash, vectores, tuplas, listas linkadas, listas doblemente linkadas, etc. Todo aquello, en definitiva, que en otros lenguajes de programación se explica en el capítulo “Colecciones” del manual.

¿Una nueva afición para los próximos 10-15 años?

Ayer estuve disfrutando como un enano leyendo On the Mathematical Foundations of Theoretical Statistics del nunca suficientemente encarecido Sir Ronald Fisher. Y me fijé que fue publicado en 1922. En él se cita —y nada elogiosamente, hay que decirlo— el A Treatise on Probability de Keynes, que fue, a su vez, publicado en 1921. Aquellas cosas que constituyen el temario de las oposiciones al INE se estaban escribiendo hace cien años.

Sobre las probabilidades de eventos que ocurren una única vez

La probabilidad se predica de eventos de muy distintas características. Existe un arco entero de casos en cuyos extremos opuestos podemos encontrar los eventos: Obtener cara al lanzar esta moneda. Que X gane las elecciones que ocurrirán en un mes. La principal diferencia, por si alguien lo lo ha advertido, es que el primer tipo de evento puede repetirse cuantas veces se desee mientras que esas elecciones ocurrirán una única vez.

Estos keynesianos ven el mundo de una manera muy, muy loca

[Y no, no me refiero (hoy) a los seguidores del Keynes de la “Teoría general del empleo, el interés y el dinero” sino a los de su “Tratado sobre probabilidades”. Misma persona, distinto libro, distinta disciplina. Y excúseme el “clickbait”: no podía no hacerlo.] Keynes escribió en 1921 su Tratado de probabilidades, según la Wikipedia, una contribución a las bases matemáticas y filosóficas de la teoría de la probabilidad. Le falta añadir descabellada (aunque, como se verá después, tiene su punto), superada y felizmente olvidada.