Construyo unos datos (artificiales, para conocer la verdad):
n <- 10000 x1 <- rnorm(n) x2 <- rnorm(n) probs <- -2 + x1 + x2 probs <- 1 / (1 + exp(-probs)) y <- sapply(probs, function(p) rbinom(1, 1, p)) dat <- data.frame(y = y, x1 = x1, x2 = x2) Construyo un modelo de clasificación (logístico, que hoy no hace falta inventar, aunque podría ser cualquier otro):
summary(glm(y ~ x1 + x2, data = dat, family = binomial)) #Call: #glm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial, data = dat) # #Deviance Residuals: # Min 1Q Median 3Q Max #-2.
Abundo sobre mi entrada del otro día. Usando números aleatorios hirsutos,
n <- 200 x <- runif(n) plot(cumsum(x - .5), type = "l") produce
mientras que
library(randtoolbox) s <- sobol(n, 1, scrambling = 3) plot(cumsum(s - .5), type = "l") genera
que tiene un cariz totalmente distinto.
Contemplando y comparando
y
se me han venido a la mente los adjetivos hirsuto y pocholo para calificar las respectivas formas de aleatoriedad que representan. La primera es el resultado del habitual
n <- 200 x <- runif(n) y <- runif(n) plot(x, y, pch = 16) mientras que la segunda exige el más sofisticado
library(randtoolbox) s <- sobol(n, 2, scrambling = 3) x <- s[,1] y <- s[,2] plot(x, y, pch = 16) Se ve que Sobol quería rellenar más armoniosamente el espacio.
Tengo una entrada perpetuamente pendiente que se pospone, entre otras cosas, porque aún no he encontrado una manera satisfactoria para muestrear histogramas. Una de las vías sería dar con (y ajustar) una distribución subyacente que generase unos histogramas similares.
Hoy voy a contar un ejemplo de cómo puede fallar tal estrategia.
Por un lado he bajado datos de la distribución de renta en España del INE:
Por otro, me he dejado convencer temporalmente de que la distribución de Burr podría ser conveniente para modelar la distribución de ingresos de los hogares (Wikipedia dixit!
Una de los proyectos en los que estoy trabajando últimamente está relacionado con un problema de optimización no lineal: tengo un modelo (o una familia de modelos) no lineales con una serie de parámetros, unos datos y se trata de lo que no mercería más explicación: encontrar los que minimizan cierta función de error.
Tengo implementadas dos vías:
La nls, que usa un optimizador numérico genérico para encontrar esos mínimos. (Nótese que uso nls y no nls porque esa función me queda muy corta).
Así vendría a traducirse el título de este artículo, que trata de taxonomizar y sistematizar una serie de técnicas muy recientes para explicar modelos de caja negra.
Tal vez no acabe siendo la manera pero, sin duda, acabará habiendo una.
El otro día me pasaron unos datos artificiales para poder probar el ajuste de cierto tipo de modelos. El autor de la simulación construyó tres conjuntos de pares (x,y) y luego los agregó (media de los y agrupando por x) antes de proporcionármelos.
¿Tiene sentido agregar antes de modelar? Incluso sin entrar en el problema del potencial número desigual de observaciones por punto (datos desbalanceados) o las heterogeneidades entre las distintas iteraciones (que nos llevaría al mundo de los modelos mixtos).
He actualizado el repositorio que anuncié aquí, es decir, este, con una función adicional cuya razón de ser es la siguiente:
El ministerio de la cosa hace una encuesta sobre hábitos de compra y consumo de alimentos en España. Luego proporciona dos vistas sobre los mismos datos: Una, en forma de ficheros .xls con más profundidad histórica, datos más recientes y menos variables. Otra, a través de un formulario web que devuelve páginas con tablas html que tiene menos profundidad histórica, tiene un retraso mayor de publicación pero alguna variable más (p.
está extraído de aquí.
Ayer se leía en Twitter que
"La regresión multinivel debería ser la forma predeterminada de hacer regresión"
— Jose Luis Cañadas (@joscani) April 11, 2020 Cabe preguntarse qué pasa si se analizan los mismos datos usando ambas técnicas. Obviamente, hay muchos tipos de datos y supongo que los resultados variarán según qué variante se utilice. Aquí voy a centrarme en unos donde hay medidas repetidas de un factor aleatorio. También voy a situarme en un contexto académico, en el que interesan más las estimaciones de los efectos fijos, que en uno más próximo a mi mundo, la consultoría, donde son más relevantes las estimaciones regularizadas de los efectos aleatorios.
Me sorprende ver todavía a gente utilizar técnicas stepwise para la selección de variables en modelos. Sobre todo, existiendo herramientas como elastic net o lasso.
Otra de las técnicas disponibles es la del spike and slab (de la que oí hablar, recuerdo, por primera vez en el artículo de Varian Big Data: New Tricks for Econometrics). Es una técnica de inspiración bayesiana en cuya versión más cruda se imponen sobre las variables del modelo de regresión prioris que son una mezcla de dos distribuciones:
[Coge aire: aquí arranca una frase muy larga] Simplemente, que he creado un repositorio en GitHub para extraer información de los ficheros excel y sus muchas pestañas que componen el sistema de difusión de datos estadísticos sobre consumo de alimentos y bebidas de las familias que realiza el ministerio de como se llame ahora.
La página de ministerio es esta; el repositorio, este.
Nota: hay mucha información muy buena que merece ser más conocida y mejor explotada.
Estoy aquí analizando datos para un cliente interesado en estudiar si como consecuencia de uno de esos impuestos modennos con los que las administraciones nos quieren hacer más sanos y robustos. En concreto, le he echado un vistazo a si el impuesto ha encarecido el precio de los productos gravados (sí) y si ha disminuido su demanda (no) usando CausalImpact y me ha complacido mucho que la salida de summary(model, "report") sea, literalmente, esta:
