Pareto

I.

Consideremos un proceso estocástico $X$ (por ejemplo, una sucesión de tiradas de monedas) y varias realizaciones suyas $x_i$. (Una realización sería, en este caso, una secuencia concreta de tiradas de monedas). Supongamos que cada realización $x_i$ está asociada a un sujeto $i$ (el que tira las monedas). Por conveniencia, $x_i(n)$ es la enésima tirada del sujeto $i$.

Se puede hablar de la media de $X$ que debería ser 1/2 (la proporción de caras). Pero hay varias maneas de pensar en esa media: por ejemplo, como el límite de

[Mil perdones por utilizar el término ciencia de datos; lo he hecho por darme a entender sin enredarme en distingos.]

[Mil perdones por (ab)usar (de) la terminología X.0; de nuevo, lo he hecho por darme a entender sin enredarme en distingos.]

Todo es un caos y llega alguien con una idea paretiana. Por ejemplo, esta (que es la que ha motivado esta entrada). La idea paretiana puede ser usar regresión logística sobre un subconjunto de variables que tienen sentido; o automatizar una serie de reglas duras (sí, unos cuantos ifs) que la gente que conoce el asunto saben que funcionan sí o sí. Etc. En resumen, cosas simples, sólidas y efectivas.