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Alberto ApariciBorja TosarHéctor SocasGastón GiribetFrancis Villatoroanálisis bayesiano requiere prioridades a priorifactor de bayes multiplica prioridades a prioriprioridades a posteriori dependen de francisanálisis bayesiano física partículascontraste hipótesis bayesianas probabilidades a prioridoctorado alberto aparici estadísticaanálisis bayesianos basuraconclusiones bayesianas frecuentistasmodelo bayesiano sin sentidofrancis villatoro critica análisisFrancis Villatorofactor de BayesBayesianoAlberto ApariciHéctor SocasInteligencia ArtificialAnálisis BayesianoCHGPTMadhu SudánLa Princesa PrometidaDavid Kippenvalor PFrancis
Análisis Bayesiano hipótesis Francis
Con
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Francis Villatoro corrige una afirmación anterior y explica que un análisis bayesiano requiere una buena estimación de las probabilidades a priori para que el factor de Bayes tenga sentido.
…que además tiene metano, que además tiene dióxido de carbono, que además puede modelar con un modelo muy sencillo, atmosférico, que solo tiene en cuenta tres sustancias, que además, no, no, no, pero todo esto implica que la probabilidad es del 50%, ¿vale? Mi hipótesis es que no sea todo eso vale como cara o cruz. Perdona, no, eso no es así. Eso no es hacer un buen análisis bayesiano; entonces el factor de Bayes, que es el que me multiplica las prioridades a priori de ambas hipótesis para darme las prioridades a posteriori, no tiene sentido si tú no tienes una muy buena estimación de las prioridades a priori, Francis. ¿Una pregunta? Eso es la hipótesis bayesciano y el contraste de hipótesis bayesciano de toda la vida, el que viene en los libros de texto, el que se estudia en primer curso de estadística Francis, una pregunta, a ver si tú me lo puedes aclarar A mí siempre me dijeron, sobre todo cuando yo estaba haciendo doctorado, que era cuando estaba en contacto con estas cosas Ya sabes que en física de partículas casi todo es frecuentista, con lo que en realidad nosotros de bayesciano no sabemos mucho me decían no pero no pasa nada porque en realidad en análisis bayesiano si el análisis está bien hecho es independiente de las probabilidades a priori y yo decía bueno el análisis puede ser independiente pero el resultado no entonces no entendía muy bien esta frase que me decían ¿esta frase tiene algún sentido o me la decían? No tiene ningún sentido, pero lo que ocurre es que se ha popularizado; es decir, se ha convertido en una herramienta de la ciencia el hacer análisis bayesianos basura y tratarlo como si fueran análisis estadísticos rigurosos, y entonces cuando se presentan este tipo de análisis, yo lo he criticado muchísimas veces; o sea, convertir las conclusiones bayesianas en conclusiones frecuentistas no tiene ningún sentido, sobre todo cuando tu modelo bayesiano es una cosa súper cutre que no tiene ni piel ni cabeza. Yo esa crítica la comparto totalmente porque parece como que lo bayesiano es más sofisticado y entonces hay gente que lo usa porque al ser más sofisticado parece como que es más guay, pero lo usa de una forma o en un contexto que no pega; o sea, vale. El…
Significado #4 · Palabras #1
Francis Villatoro, junto con Héctor Socas, critica el uso indebido de la estadística bayesiana en la comunidad científica, argumentando que se está utilizando para fines para los cuales no es adecuada.
Habla: Francis VillatoroSignificado #13estadística bayesiana vs frecuentistadesviación reciente científicos estadística bayesianapronunciación original estadística bayesianaestadística bayesiana uso indebidoanálisis estadístico sesgado nivel mundialbayesiano sirve para lo que sirvediferencia frecuentista velleciano oyentes…y esto obviamente es completamente innecesario y obviamente no se debe hacer. Es algo, es una recomendación completamente desviada de lo que es la ciencia correcta. Pero es que no está exagerando Francis, es que es básicamente las palabras que usa. El problema que tiene el uso de la estadística bayesiana, bayesiana, es que, pero en español se dice bayesiana, se dice bayes, es la pronunciación original, ¿lo veis que es así? Sí, el problema de la estadística bayesiana es que permite hacer una serie de cosas que no permite la estadística frecuentista y durante mucho tiempo se ha estado usando la estadística bayesiana para hacer eso, pero en los últimos 25 años quizás algo más ha habido una desviación en gran parte de los científicos a. Nivel mundial de sesgar el análisis estadístico hacia el bayesiano como si fuera el bueno, y el bayesiano sirve para lo que sirve y no sirve para lo que la gente lo usa, y eso está ocurriendo en toda la ciencia. Me dejas que ponga un ejemplo para ilustrar la diferencia entre frecuentista y velleciano para los oyentes, que yo creo que lo podrán entender mucho más fácilmente. Nosotros cuando pensamos en una probabilidad de que algo ocurra, nosotros solemos pensar en términos frecuentistas; es lo que estamos acostumbrados, es la forma más antigua de trabajar. Esta forma velleciana es más reciente y por eso se suele pensar que es…
Francis Villatoro explica el funcionamiento de un contraste de hipótesis bayesiano, donde se estiman las probabilidades a posteriori de la hipótesis nula y alternativa basándose en probabilidades a priori.
Habla: Francis VillatoroSignificado #6contraste hipótesis estadística bayesianaprobabilidad frecuentista cálculo científicofrancis villatoro explica contraste hipótesiscontraste de hipótesis frecuentistavalor p análisis estadísticahipótesis nula alternativa bayesianasoftware para contraste hipótesisestadística bayesiana fines no convencionaleshipótesis nula alternativa estadísticahipótesis bayesianas software caja oscuraestadístico desarrolla software hipótesis bayesianasvalor p software contrastes hipótesiscontraste hipótesis bayescianoprobabilidades a priori hipótesis nulaprobabilidades a posteriori hipótesis alternativafrancis villatoro contraste bayesiano…de la hipótesis. En el caso frecuentista, yo fijaba la hipótesis: la hipótesis es que la moneda tiene una probabilidad del 50% y lo que veo es cuál es la probabilidad que me salgan tres caras seguidas, o sea, es como el problema dado la vuelta, ¿no? Y en ciencia muchas veces esto es lo que nos interesa, el contraste de hipótesis. Entonces, ¿qué pasa? Bueno, ahora voy a dejar a Francis que siga la explicación, pero solo para que los oyentes tengan en mente eso, o sea, la diferencia entre un contraste de hipótesis basado en estadística bayesiana y una probabilidad frecuentista de cuánto de probabilidad es que ocurra algo. Y aquí un punto también importante, y eso quizás es Uno de los grandes defectos que tiene la estadística bayesiana mal hecha: El contraste de hipótesis se puede hacer de manera frecuentista, con técnicas, y hay software muy bueno, y se ha hecho toda la vida con técnicas frecuentistas. Y obtengo un valor P, obtengo si quieres un número de sismas, y hago un análisis, tengo mi hipótesis nula, mi hipótesis alternativa, y tengo unas técnicas que me permiten, pues en función de las distribuciones esperadas de probabilidad de los datos, etc. Es decir, te puedo tener un modelo, contrasto esa hipótesis en base a un modelo y obtengo el valor P. o el número de sismas de confianza estadística de la hipótesis nula y de la hipótesis alternativa Lo que ha ocurrido con el mundo bayesiano es que han empezado a usarse las herramientas bayesianas para hacer cosas que nadie nunca hizo con herramientas bayesianas y una de ellas es, por ejemplo, el contraste de hipótesis bayesiano que acaba de mencionar esto. Es decir, en el contraste de hipótesis bayesiano yo digo: bueno, en lugar de usar un software caja oscura que utiliza una estadística que sabe el estadístico que ha desarrollado el software, cómo funciona, pero yo no tengo ni otra idea; yo solo sé usar el software, que es lo que todos los científicos hacían para hacer los contrastes de hipótesis, apoyarse en un software que se supone que lo hacían bien y lo que dijera el software, el software me da el valor P. resulta que se ha sustituido por un contraste de hipótesis bayesciano que consiste en estimar a partir de las probabilidades a priori de la hipótesis nula y de la alternativa estimar, usar esas dos hipótesis como modelo y digo los datos que yo tengo cómo me alteran esas probabilidades a priori de ambas hipótesis y me dan las probabilidades a posteriori de ambas hipótesis. Y eso a priori es muy sencillo, mucho más sencillo que aplicar que hacer un gran software si yo quiero controlar el cómo yo estimo las probabilidades de los datos en función de esas hipótesis. Fijaros que esto es una cosa como diciendo, en un caso yo meto una…
Francis Villatoro corrige una afirmación anterior y explica que un análisis bayesiano requiere una buena estimación de las probabilidades a priori para que el factor de Bayes tenga sentido.
Habla: Francis VillatoroSignificado #4 · Palabras #1análisis bayesiano requiere prioridades a priorifactor de bayes multiplica prioridades a prioriprioridades a posteriori dependen de francisanálisis bayesiano física partículascontraste hipótesis bayesianas probabilidades a prioridoctorado alberto aparici estadísticaanálisis bayesianos basuraconclusiones bayesianas frecuentistasmodelo bayesiano sin sentidofrancis villatoro critica análisis…que además tiene metano, que además tiene dióxido de carbono, que además puede modelar con un modelo muy sencillo, atmosférico, que solo tiene en cuenta tres sustancias, que además, no, no, no, pero todo esto implica que la probabilidad es del 50%, ¿vale? Mi hipótesis es que no sea todo eso vale como cara o cruz. Perdona, no, eso no es así. Eso no es hacer un buen análisis bayesiano; entonces el factor de Bayes, que es el que me multiplica las prioridades a priori de ambas hipótesis para darme las prioridades a posteriori, no tiene sentido si tú no tienes una muy buena estimación de las prioridades a priori, Francis. ¿Una pregunta? Eso es la hipótesis bayesciano y el contraste de hipótesis bayesciano de toda la vida, el que viene en los libros de texto, el que se estudia en primer curso de estadística Francis, una pregunta, a ver si tú me lo puedes aclarar A mí siempre me dijeron, sobre todo cuando yo estaba haciendo doctorado, que era cuando estaba en contacto con estas cosas Ya sabes que en física de partículas casi todo es frecuentista, con lo que en realidad nosotros de bayesciano no sabemos mucho me decían no pero no pasa nada porque en realidad en análisis bayesiano si el análisis está bien hecho es independiente de las probabilidades a priori y yo decía bueno el análisis puede ser independiente pero el resultado no entonces no entendía muy bien esta frase que me decían ¿esta frase tiene algún sentido o me la decían? No tiene ningún sentido, pero lo que ocurre es que se ha popularizado; es decir, se ha convertido en una herramienta de la ciencia el hacer análisis bayesianos basura y tratarlo como si fueran análisis estadísticos rigurosos, y entonces cuando se presentan este tipo de análisis, yo lo he criticado muchísimas veces; o sea, convertir las conclusiones bayesianas en conclusiones frecuentistas no tiene ningún sentido, sobre todo cuando tu modelo bayesiano es una cosa súper cutre que no tiene ni piel ni cabeza. Yo esa crítica la comparto totalmente porque parece como que lo bayesiano es más sofisticado y entonces hay gente que lo usa porque al ser más sofisticado parece como que es más guay, pero lo usa de una forma o en un contexto que no pega; o sea, vale. El…
Francis Villatoro explica cómo los análisis bayesianos pueden generar factores de Bayes significativos incluso cuando las probabilidades a priori son extremadamente bajas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #9 · Palabras #3análisis bayesianos factores de bayeshipótesis alternativa probabilidad 10 a la menos 14factor de valles 10 a la 6probabilidad días menos 8 hipótesis nulahipótesis bayesianas david kippenprobabilidades a priori cienciacontraste hipótesis rigor bayesiana…claro, sí, exacto. pero que 5 sigmas y a partir de 5 sigmas todo tiene que ser muy obvio, tiene que ser muy torpe y cuando tú pones una figura en la que cualquiera que lo ve, un científico lo ve y no ve nada, es que hay años y 5 sigmas, pero claro, ahora Con los análisis, este tipo de análisis bayesianos te da un factor de valles muy grande, porque claro tú dices: si mi probabilidad de la hipótesis alternativa es 10 a la menos 14, yo puedo tener un factor de valles de 10 a la 6, de un millón pero eso me autoriza, me dice que la probabilidad que eran días menos 14 se convierte en días menos 8, sigue siendo absolutamente irrelevante. Es correcta la hipótesis nula, o Sea, eso es clave la buena estimación de las probabilidades a priori. Entonces, lo que pasa es que se ha puesto de costumbre y ya está permeando toda la ciencia; ya todo el mundo usa este tipo de contraste de hipótesis bayesiana sin ningún tipo de rigor, pero bueno, en cualquier caso, en ese tipo de análisis... David Kippen lo que nos comenta es una de las Consecuencias de todo esto y es la idea del agnosticismo en las prioridades a priori, que me dice: bueno pues yo voy a ser agnóstico, yo no sé cuáles son las prioridades a priori, voy a decir que son equiprobables, es decir que el cociente de prioridades a…
Francis Villatoro explica que, a pesar de ser consciente de las limitaciones del análisis bayesiano y de cómo algunos lo aplican incorrectamente, también va a realizarlo.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #4análisis bayesiano factor de bayeshipótesis nula modelo predichofrancis villatoro análisis bayesianocontraste hipótesis bayesianas física partículashipótesis nula tiene modelo estadístico…unidad; entonces eso automáticamente destruye la ley de Valle Cielo y lo tira a la basura, pero no, no, no, no lo puedo hacer porque hay una serie de artículos muy famosos que han sido citados miles de veces que dicen que eso se hace, hay gente que lo hace. Hay gente que lo hace, yo también lo voy a hacer; ¿por qué no? Y entonces la gente empieza a hacerlo, entonces todo el análisis bayesiano se convierte en estimar lo que llaman el factor de Bayes, el cociente de la probabilidad de que con los datos, los datos que yo tengo, se ajusten a el modelo predicho por la hipótesis nula o al Modelo predicho por la hipótesis alternativa. Y ya os digo, en muchos casos se plantean modelos distintos, cuando en realidad el único modelo que debe existir es el de la hipótesis nula; estadísticamente solo la hipótesis nula tiene modelo y lo que tú verificas con el contraste de hipótesis es que tus datos no corresponden a ese modelo y tú dices, entonces. mi hipótesis alternativa siempre es el que se niega la hipótesis nula, pero en muchos casos incluso se plantea un modelo alternativo una hipótesis nula y un modelo alternativo que es un modelo que estoy describiendo en las atmósferas planetarias es añadir una…
Francis Villatoro explica un error común al realizar contrastes de hipótesis bayesianos, donde se añaden numerosas sustancias a un modelo sin una justificación adecuada.
Habla: Francis VillatoroPalabras #13contrastes hipótesis bayesianoshipótesis nula dos sustanciasanálisis reivindica sustanciafactor de vallas más grande…planetarias es añadir una sustancia al modelo que tengo y la hipótesis nula es tengo dos sustancias en la atmósfera y la hipótesis alternativa es tengo tres sustancias. Estoy metiendo un modelo, estoy ajustando un modelo a los datos y eso no es así. O sea, cuando tú haces un contacto de hipótesis, tú niegas la hipótesis nula. La hipótesis nula, tener solo dos sustancias no explica el modelo, pero tú no puedes añadir una sustancia y decir que el mismo análisis te puede reivindicar una sustancia sí, otra no. Y después esta gente lo que hace es poner 80, 100, 500 sustancias y elige las que tienen el factor de vallas más grande. Eso no tiene absolutamente ni pies ni cabeza. Después de mitad estadístico. Entonces lo que nos dice, lo que nos critica de Vickieping es que los astrónomos, y ya os digo muchos científicos, se han ido a lo grande. Han dicho: voy a dar un nórdago; y han decidido que eso del factor de Valle suena muy mal, suena muy mal. Tengo un…
Alberto Aparici responde a una pregunta de Francis Villatoro sobre la interpretación del factor de Bayes en análisis bayesianos.
Habla: Alberto ApariciSignificado #1 · Palabras #6factor bayes hipótesis favorecidaanálisis bayesianos datos nuevosfrancis villatoro factor de bayes…pues puedes más o menos comparar los factores de Valle, pero ya os digo en general la comparación de factores de Valle está fallida porque el cálculo del factor de Valle se ha hecho con el culo. Pero bueno, asumiendo que son números, pues obviamente el número Más grande Francis, una pregunta por aclararme yo con esto de Bayesiano: el factor de Bayes al final es cómo de más favorecida está tu hipótesis después de que yo he metido estos datos nuevos que tengo. Por lo tanto, que sea grande en principio es bueno, pero eso no quiere decir que sea súper probable; ahí está el detalle. Exactamente, el teorema de Bayes, el producto de la probabilidad condicionada de que los datos con la hipótesis Probando de la hipótesis 1, se multiplica por la probabilidad, esa probabilidad se multiplica por la probabilidad de la hipótesis 1 o que vengan de…
Francis Villatoro explica que la interpretación del factor de Bayes como un indicador de la relación entre las probabilidades de dos hipótesis solo es posible en casos muy específicos y con modelos estadísticos concretos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #3factor bayes hipótesis estadísticasmodelos estadísticos concreto…sale el factor de Valles 10, quiere decir que a priori es 10 veces más fuerte la hipótesis alternativa que la hipótesis nula. Otra cosa es que a lo mejor la hipótesis nula tiene una probabilidad del 90% con lo cual ya no tiene mucho sentido ir mucho más allá. Esa es una interpretación extremadamente delicada. Lo que acaba de decir Héctor es una cosa que se puede hacer solamente en casos muy particulares, con unos modelos estadísticos muy concretos. Bajo una enorme cantidad de hipótesis matemáticas, se puede interpretar que el factor de Bayes describe bien el cociente de probabilidades de ambas hipótesis. O sea, en los casos normales en los que se aplica es absolutamente inaplicable. Entonces, un factor de 10 puede ser nada, puede ser algo completamente no significativo, algo puramente flutuación estadística, o puede ser un factor de valles de 10; puede ser…
Francis Villatoro explica cómo calcular un factor de Bayes y su relación con el valor P, señalando que muchos estudios astronómicos utilizan una fórmula inversa.
Habla: Francis VillatoroSignificado #12factor bayes hipótesis nulavalor p logaritmo de pastronomía fórmula inversa bayes…eso no ocurre nunca: el monotón ya no se cumple nunca, no pasa nada. Tengo que suponer además que tengo que tener una serie de propiedades matemáticas muy concretas y bajo estas condiciones muy concretas yo tengo una fórmula que me estima el factor. De Bayes como mayor o igual que una cierta expresión matemática que depende del valor P. Es la menos exponencial del valor P por el logaritmo de P, entonces yo tengo ese factor de Bayes de la hipótesis nula dividido entre la hipótesis alternativa, mayor o igual que este cociente. En casi todos los estudios en astronomía se utiliza lo contrario, no se usa el factor de Bayes de arriba en el numerador, la hipótesis nula. Sino al contrario, la hipótesis nula en el denominador y la hipótesis alternativa en el numerador. Con lo que el signo de la igualdad se invierte, con lo que en astronomía se usa la relación contraria. Yo tengo mi factor de Bayes, me permite esta fórmula…
Francis Villatoro describe el uso de software de inteligencia artificial para realizar análisis bayesianos complejos, destacando la opacidad del proceso y la dificultad para comprender cómo se obtienen los resultados.
Habla: Francis VillatoroPalabras #5análisis bayesiano caja negrasoftware inteligencia artificial análisis bayesianoopacidad resultados inteligencia artificialprogramadores inteligencia artificial desconocen proceso…y es que ahora mismo en 2025 hay una serie de científicos en el mundo que están usando inteligencias artificiales para hacer todo este tipo de análisis estadístico. No estoy diciendo de que metan los datos en CHGPT y a ver lo que da CHGPT sino que están. Usando software de inteligencia artificial para hacer análisis bayesiano, que hacen un tipo de análisis bayesiano extremadamente de caja negra, en el que realmente saber lo que has hecho es prácticamente imposible. Ni con esos datos, lo que se ha hecho, no lo saben ni los que programaron la inteligencia artificial; entonces interpretar el resultado de esos análisis es absolutamente desquiciado, es imposible, o sea, no tienen y claro montar un artículo con conclusiones a favor o en contra de una hipótesis en base a un análisis bayesiano que te da la inteligencia artificial porque es lo más cómodo para ti, porque ya que ni tienes que molestarte en mirar los parámetros de tu software antes, tienes que mirar los parámetros. ¿Qué hago? Mucha gente, después si cambiaba algún parámetro, no lo decía. Entonces, ¿cómo? Entonces, no es replicable lo que has hecho. Claro, cuando lo intentaban replicar, no salía. Ahora se está haciendo con internet. Lo que se está ocurriendo ahora mismo…
Héctor Socas explica cómo un error histórico en la literatura científica ha llevado a una sobreestimación de la significancia estadística, corrigiendo una interpretación errónea del artículo de Madhu Sudán y otros similares.
Habla: Héctor SocasSignificado #5error histórico significancia estadísticaartículo madhu sudán tres sigmasanálisis bayesiano hipótesis francisla princesa prometida meme…foco en lo que yo creo que es, en lo que se centra el paper: que al final es una cosa tan sencilla como decir que esas formulitas con recomendaciones sobre cómo convertir de factor de valles a sigma, tal como se planteó originariamente, era una cota superior. Es decir, si tú sacas tal factor de Valle y aplicas esta fórmula para sacar un sigma, eso es como mucho tantos sigmas y que por un error histórico en la propagación en la literatura se ha convertido en un al menos tantas sigmas. Es decir, que el artículo, por ejemplo, pone el artículo de Madhu Sudán pero dice que lo mismo pasa en muchos otros artículos; dice que he obtenido una significancia de al menos tres sigmas. En realidad debería decir que como mucho es de tres sigmas. Es decir, que es una forma de acotar por todas esas hipótesis que dice Francis que están metidas en esa conversión del análisis bayesiano a las sigmas. Entonces esas hipótesis te dan que como mucho el número de sigmas que tendrías es ese y entonces ahí vienen las referencias a la Princesa Prometida: el meme. Que aparece en la figura 2, les voy a decir: es una foto para los oyentes del podcast. Es una escena de la película; recuerden que hay esa batalla de intelectos entre el héroe enmascarado y el villano inteligente Vizzini, porque en la película, sin hacer…