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 no aleatoria (o degenerada): 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. …

12 de marzo de 2019 · Carlos J. Gil Bellosta

Un resultado probabilístico contraintuitivo (y II)

Va sobre lo de ayer. Hay una demostración de ese resultado contraintuitivo 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? ...

11 de octubre de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta

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: ...

10 de octubre de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta

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. ...

5 de octubre de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta

El problema de la bella durmiente

Lee esto y luego opina: ¿1/2 o 1/3?

30 de julio de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta

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. ...

28 de mayo de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta

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) isorresultado (donde resultado es cara o cruz). Como en ...

5 de febrero de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta

Las correlaciones positivas, ¿son transitivas?

No. Por ejemplo, set.seed(155) n <- 1000 x <- rnorm(n) y <- x + rnorm(n) z <- y - 1.5 * x m <- cbind(x, y, z) print(cor(m), digits = 2) # x y z #x 1.00 0.72 -0.41 #y 0.72 1.00 0.34 #z -0.41 0.34 1.00 La correlación de x con y es positiva; también la de y con z. Pero x y z guardan correlación negativa. Nota: sacado de aquí.

16 de enero de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta

Un caso en el que falla la máxima verosimilitud

El caso es el siguiente: alguien hace la colada y al ir a tender, observa que los 11 primeros calcetines que saca de la lavadora son distintos. El problema consiste en estimar el número de pares de calcetines en la lavadora. La solución por máxima verosimilitud es infinitos calcetines. En efecto, cuantos más calcetines hubiese en la lavadora, más probable es obtener 11 de ellos distintos. Y la respuesta es tremendamente insatisfactoria. ...

11 de enero de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta

¿Lo publico y nos echamos unas risas todos?

Estos días, haciendo limpieza de cajones, estanterías y directorios, he dado con un documentito que se me quedó accidentalmente pegado al disco duro hace muchos, muchos años. Es la documentación metodológica y técnica, firmada por una consultora de postín, de los algoritmos de cálculo de la probabilidad de impago en una de esas entidades financieras que quebraron en su día con enorme estrépito (y perjuicio para el erario público, sea dicho de paso). ...

10 de enero de 2018 · Carlos J. Gil Bellosta