Probabilidad

La densidad de una Cauchy bivariada es cuasiconvexa

Primero, las curvas de nivel: x <- seq(-50, 50, length.out = 1000) tmp <- expand.grid(x = x, y = x) tmp$z <- log(dcauchy(tmp$x) * dcauchy(tmp$y)) ggplot(tmp, aes(x = x, y = y, z = z)) + stat_contour() Lo de la cuasiconvexidad está contado aquí. Las consecuencias estadísticas y probabilísticas, para otro rato.

La probabilidad, ¿algo subjetivo?

Esta entrada es una contestación a Pregunta: ¿qué opinaríais si os dijese que la probabilidad es algo subjetivo construido en base a nuestro conocimiento y que realmente solo existe a nivel subatómico? Os lo creáis o no, es una discusión que suelo tener con mis alumn@s y que he recordado leyendo a Spiegelhalter — BayesAna (Anabel Forte) 🏳️‍🌈🧚🏼‍♂️ (@AnaBayes) January 4, 2020 I. Habrá quien sostenga que la geometría (plana, euclídea, por antonomasia) es subjetiva, que es una construcción de la mente, de cada mente.

r -> d -> p -> q

Primero fue la r (runif, rnorm, rpois,…). De la r surgió el histograma. Y el histograma era casi siempre parecido. Y aquello a lo que se parecía se llamó d (dunif, dnorm, etc.). Y era bueno. (Obviamente, debidamente normalizado con integral 1, algo sobre lo que afortunadamente la tontuna de las identidades culturales aún no ha protestado). La p, una integral de la d, es una conveniencia que permite contestar rápido determinadas preguntas razonables y habituales.

Rootclaim

Rootclaim es un portal donde la gente plantea preguntas como plantea hipótesis como se recogen evidencias y usando este método (leedlo, es sumamente aprovechable: usa la palabra bayesian 23 veces), llega a conclusiones tales como

Proporciones pequeñas y "teoremas" de "imposibilidad"

Esta entrada responde y complementa Malditas proporciones pequeñas I y II_ _trayendo a colación un artículo que ya mencioné en su día y que cuelgo de nuevo: On the Near Impossibility of Measuring the Returns to Advertising. ¡Atención al teorema de la imposibilidad de la Super Bowl! Y el resumen breve: cada vez estamos abocados a medir efectos más y más pequeños. La fruta que cuelga a la altura de la mano ya está en la fragoneta del rumano.

¿Existiría (la cosa de la que voy a hablar)? Lo veo muy poco probable

, extraído de Verbal probabilities: Very likely to be somewhat more confusing than numbers, creo que es ya cultura general. Pero me pregunto (y pregunto a mis lectores) si existirá algo parecido para el español. Que incluya, claro, expresiones del tipo “muy improbable”, etc. pero que se extienda también a otros métodos (que es la parte más interesante) de manifestar incertidumbre, como el uso del condicional (el PP recuperaría la alcaldía…) y otros que pueda haber.

La simplicísima mas no por ello menos útil distribución de Dirac

Ayer alguien desconocía la distribución de probabilidad de Dirac. No sé ni si se llama así y no aparece en prácticamente ninguno de los manuales al uso. Es una distribución de probabilidad aleatoria: concentra toda su masa en un punto determinado. Por ejemplo, en el nueve: Y es útil por: Ser límite de cosas. Porque las distribuciones discretas (de la Bernoulli en adelante) son mezclas de variables aleatorias de Dirac. Porque los modelos con inflación de ceros (o de aquello de lo que estén inflados) son mezclas con variables aleatorias de Dirac.

Un resultado probabilístico contraintuitivo (y II)

Va sobre lo de ayer. Hay una demostración de ese resultado contraintutivo aquí. Hay una referencia aquí. Existen discusiones sobre si este resultado se debe a Feller; si no lo es, bien pudiera haberlo sido; la verdad, es muy como de él. Pero una cosa es la demostración y otra muy distinta, descontraintuitivizar el resultado. Para ello, escuchemos la siguiente conversación entre dos sujetos: A: No has visto el cierre de la bolsa hoy, ¿verdad?

Un resultado probabilístico contraintuitivo (parte I)

A elige dos números con una distribución de probabilidad cualquiera, generador <- function() rlnorm(2, 3, 4) y los guarda ocultos. A B le deja ver uno al azar (sin pérdida de generalidad, el primero). Y B tiene que decidir si el que ve es el más alto de los dos (en cuyo caso, gana un premio, etc.). Veamos a B actuar de manera naive: estrategia.naive <- function(observed) { sample(1:2, 1) } Dejemos a A y B jugar repetidamente a este juego:

Licitaciones por insaculación ponderada

Hace unos años, cuando aún no me había avivado en estos temas, recibí una llamada que me puso muy contento: en un ayuntamiento de nosedónde reconocían mis muchos méritos estadísticos y computacionales y me invitaban a participar en una licitación a vaya Vd. a saber qué cosa. Pero, vamos, lo que pasaba, como tantísimas veces, es que tenían ya escogido a un proveedor y necesitaban a dos comparsas para salvar el trámite burocrático de contar con tres propuestas.

Los extraños números de los muertos en carretera por accidente

Escribo esta entrada con cierta prevención porque soy consciente de que dan pábulo a determinadas teorías conspiranoicas de las que soy declarado enemigo. Pero es que los números de muertos en carretera por accidente en España en los últimos años, (extraídos de aquí) dan que pensar: la varianza de las observaciones correspondientes a los años 2013, 2014 y 2015 es muy baja, demasiado baja. Al menos, si se da como bueno un modelo de Poisson para modelar esos conteos.

Lanzamientos de moneda: no es azar sino física

Lo dicen Diaconis y sus coautores en Dynamical Bias in the Coin Toss. Que es un artículo en el que modelan la física de lanzamientos de moneda e incluso y llegan a construir una máquina con el aspecto que siempre obtiene caras (o cruces). El quid de la historia es que existen condiciones iniciales de lanzamiento (velocidad inicial, velocidad angular) isoresultado (donde resultado es cara o cruz). Como en Es decir, si se tira una moneda primero y se obtiene cruz, tirándola otra vez ligeramente más despacio aunque con una rotación ligeramente más rápida (donde ambas velocidades guardan una determinada relación funcional), se vuelve a obtener cruz necesariamente.