Probabilidad

En A Conversation with Sir David Cox se lee:

Reid: Me gustaría preguntarle sobre su trabajo al principio de su carrera en la Wool Industries Research Association. ¿Qué tipo de lugar era y qué tipo de puesto tenía usted allí?

Cox: Bueno, Henry Daniels lo ha descrito un poco en una entrevista reciente (Whittle, 1993). Era un tipo de organización muy común en el Reino Unido en ese momento, financiada por el gobierno y por dinero obtenido de un impuesto al sector, para realizar investigaciones básicas sobre problemas relacionados con la industria; y en ese momento tenía un director extraordinario que simplemente tenía la idea de contratar a personas y, en gran medida, dejarlas trabajar por su cuenta, con su apoyo. […]

Existen subculturas contemporáneas en las que se consiguen puntos de status pasándose determinados videojuegos a la mayor velocidad posible y publicando esas hazañas lúdicas en Youtube.

Un tal dream estableció algunos récords en 2020 en cierta modalidad de Minecraft, pero no sin levantar ciertas sospechas: aparentemente, el juego contiene cierto componente aleatorio y a dream parecía sonreirle la fortuna muy por encima de lo estadísticamente esperable. Así que los supertacañones del Minecraft Speedrunning Team analizaron el asunto y emitieron un informe sobre el asunto en diciembre de 2020.

Hay muchas versiones alternativas del problema de Monty Hall y he hablado de algunas de ellas antes. Una bastante interesante de la que supe por esto es la siguiente:

• Participas en el problema de Monty Hall (el clásico con un coche y dos cabras).
• Pero tú sabes (y nadie más) que una de las cabras se ha tragado un diamante carísimo y lo tiene en el estómago. Vale mucho más que el coche.
• Obviamente, prefieres la cabra al coche.
• Eliges una puerta (y no la abres).
• El presentador (que no sabe nada del diamante) abre una puerta (detrás de la cual hay una cabra, como en el problema de Monty Hall original).
• Sabes que esa cabra no es la del diamante.
• El presentador te ofrece cambiar la puerta que habías elegido previamente.

¿Qué haces?

Los premios Ig Nobel de este año se han anunciado (y entregado) recientemente. Dos de ellos guardan cierta relación con el asunto de estas páginas:

1. El de demografía ha recaído en Saul Justin Newman, de la universidad de Oxford, por mostrar cómo muchos de los casos de ultracentenarios (personas que viven hasta edades significativamente por encima de los cien) ocurren realmente en lugares donde la esperanza de vida no es particularmente alta, no hay certificados de nacimiento y abundan los errores administrativos y el fraude en las pensiones. De hecho, en esta entrevista afirma cosas tan entretenidas como que en Okinawa, el mejor predictor del lugar donde residen los ultracentenarios es que el registro civil del municipio en cuestión hubiese sido destruido por los bombardeos estadounidenses en la II Guerra Mundial.
2. El de probabilidad, en un equipo de 50 investigadores por el artículo Fair coins tend to land on the same side they started: Evidence from 350,757 flips, cuyo título lo dice todo.

El artículo busca la confirmación de resultados anunciados por Persi Diaconis y sus coautores en un artículo que ya mencioné hace años aquí. Puede que a alguien le parezca ridículo e inaudito realizar un experimento consistente en lanzar monedas un total de 350757 veces; pero hay que recordar que el primer problema de estadística que conste documentalmente que se resolvió usando p-valores fue el de determinar si había sesgos en doce dados que se lanzaron 26306 veces allá en 1900 (véase esto).

I.

A veces te tropiezas con algún conocido en algún sitio fuera de donde lo frecuentas y lo saludas con un “¿qué haces tú por aquí?”.

El otro día, leyendo sobre aquellos audaces emprendedores de siglos atrás que perseguían móviles perpetuos tropecé con William Petty, nada menos.

II.

Tomas varias fotos de un mismo motivo y las combinas (o apilas) usando distintas técnicas. Guillermo Luijk nos ilustra con lo que pasa cuando usas el mínimo, el máximo, la media y la mediana como funciones de agregación.

I.

Juan Cambeiro escribe en Asterisk What Comes After COVID. El covid nos aburre y no nos interesa, pero el artículo es un ejercicio de “probabilidad aplicada” —en el que se estudia cuándo y qué causará la próxima pandemia, pero eso es casi lo de menos— del que muchos podrán sacar provecho.

II.

La mayor parte de los artículos en economía son inútiles; todos los involucrados lo saben. Fuera del primer cuartil, todo es esencialmente es una estafa que no sobreviviría una revisión crítica."

How probabilities came to be objective and subjective es un artículo que se resume así:

Entre 1837 y 1842, al menos seis matemáticos y filósofos, escribiendo en francés, inglés y alemán, y trabajando independientemente unos de otros, introdujeron distinciones entre dos tipos de probabilidad. Aunque los fundamentos, contenidos e implicaciones de estas distinciones diferían significativamente de autor a autor, todos giraban en torno a una distinción filosófica entre “probabilidades objetivas” y “subjetivas” que había surgido alrededor de 1840. Fue esta nueva distinción filosófica la que permitió a los probabilistas revisionistas concebir la posibilidad de “probabilidades objetivas”, lo cual habría sido un oxímoron para los probabilistas clásicos como Jakob Bernoulli y Pierre Simon Laplace.

Un LETF es un ETF con una L prefijada. La L significa leveraged, apalancado en español. A continuación escribiré sobre lo que distinta gente dice sobre ellos.

Lo que dicen quienes los comercializan

Los que los comercializan vienen a decir que un LETF duplica (los 2x) o triplica (los 3x) el rendimiento de un ETF (sin prefijo) sobre un mismo índice. Así, en el IBEX 35 hay un ETF que se llama Amundi IBEX 35 UCITS ETF Dist —y no muchos más— y un LETF que se llama Amundi IBEX 35 Doble Apalancado Diario (2x) UCITS ETF Acc.

Tienes N servidores y un balanceador de carga. Las peticiones de trabajo llegan al balanceador y este las enruta hacia un servidor que se encarga de procesarlas. El objetivo del balanceador es tratar de conseguir un reparto más o menos uniforme de las tareas para que ningún servidor esté sobrecargado mientras otros permanecen ociosos. En términos probabilísticos, tratar de obtener una distribución uniforme (de la carga de trabajo).

Un mecanismo rudimentario de balanceo que parece que se usa por ahí es asignar las tareas al azar. Es simple y es en el fondo como muestreamos la distribución uniforme. Pero no todas las distribuciones uniformes son iguales. Por muchos motivos, son interesantes versiones de la distribución uniforme más uniformes; para convencerse de ello uno puede leer lo que Wikipedia cuenta sobre las sucesiones de Sobol o aquí sobre los ruidos azules. Con los balanceadores de carga pasa lo mismo. Así, al parecer, debe de ser una gran innovación hacer lo siguiente:

Traduzco y adapto un texto de Matt Levine (fuente), cuya relevancia para lo que aquí se suele tratar es más que evidente:

[…] el capital social de un banco, la participación de los accionistas, es solo una pequeña porción que descansa sobre un enorme iceberg de pasivos. En un banco conservador y rentable, podría haber 100€ de activos, 90€ de pasivos y, por lo tanto, 10€ de capital social. Los pasivos son ciertos y conocibles —cosas como depósitos, que deben pagarse al 100%—. Los activos son variables, tienen un riesgo y su valoración es un poco una suposición: incluye activos con precios sujetos a las variaciones del mercado, derivados extraños difíciles de valorar y préstamos comerciales con probabilidades inciertas de ser devueltos. El banco aplica algunas convenciones contables y hace algunas suposiciones para llegar a un valor de 100€ para sus activos. Pero ese número está rodeado de incertidumbre.