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María RibesIgnacio CrespoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor Socasestatura promedio metro setenta y cincocampana de gauss forma de montañitafrancis explica la distribución estadísticagrupos humanos como rocas playadistribución de grupos tamaño potenciarocas grandes escasas en playaley de potencia vs distribución gaussianaFrancis VillatoroGaussHéctor SocasFPCAMaría Ribes
Campana de Gauss forma de montañita
Ep567: Intercambio Americano; Diversidad Lingüística; Time Crystals; Tabby
20 de agosto de 20262 momentos
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Héctor Socas utiliza el ejemplo de la estatura de las personas para explicar el concepto de la campana de Gauss y su relación con las distribuciones estadísticas.
…es muy buena explicación; en el caso concreto este que está explicando María sobre poblaciones y grupos que hay diferentes tamaños y tal, en este caso es especialmente relevante porque, o sea, tú imagínate, una distribución normal de toda la vida puede ser. Piensa en la estatura de la gente, ¿no? Pues la gente tiene un promedio de estatura, yo que sé, metro setenta y cinco y eso es lo que más abunda. Y luego, gente más alta, cada vez hay menos y gente más bajita, cada vez hay menos. Entonces esa es la campana de Gauss famosa, ¿no? Que decía Francis, esa forma de montañita. Cuando vas a analizar ese tipo de distribución estadística, ahí tienes una distribución normal. Pero cuando analizas grupos, es como los tamaños de las rocas en una playa. Hay muy poquitos grandes, muy poquitas rocas grandes, muy poquitos grupos grandes y luego cada vez hay más según son más pequeños. Entonces esa distribución no la explicas bien con una distribución así gaussiana, pero sí la puedes explicar; técnicamente no es del todo cierto porque es una ley de potencia, no lo mismo que una exponencial, pero podemos imaginar algo así que vas por órdenes de magnitud y entonces tienes. Por así decir, en vez de trabajar con el tamaño del grupo, trabajas con su orden de magnitud, con su logaritmo y dices: bueno, hay unos pocos grupos de cientos de miles de personas. Hay más grupos de decenas de miles de personas, hay todavía más grupos de…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas utiliza el ejemplo de la estatura de las personas para explicar el concepto de la campana de Gauss y su relación con las distribuciones estadísticas.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1estatura promedio metro setenta y cincocampana de gauss forma de montañitafrancis explica la distribución estadísticagrupos humanos como rocas playadistribución de grupos tamaño potenciarocas grandes escasas en playaley de potencia vs distribución gaussiana…es muy buena explicación; en el caso concreto este que está explicando María sobre poblaciones y grupos que hay diferentes tamaños y tal, en este caso es especialmente relevante porque, o sea, tú imagínate, una distribución normal de toda la vida puede ser. Piensa en la estatura de la gente, ¿no? Pues la gente tiene un promedio de estatura, yo que sé, metro setenta y cinco y eso es lo que más abunda. Y luego, gente más alta, cada vez hay menos y gente más bajita, cada vez hay menos. Entonces esa es la campana de Gauss famosa, ¿no? Que decía Francis, esa forma de montañita. Cuando vas a analizar ese tipo de distribución estadística, ahí tienes una distribución normal. Pero cuando analizas grupos, es como los tamaños de las rocas en una playa. Hay muy poquitos grandes, muy poquitas rocas grandes, muy poquitos grupos grandes y luego cada vez hay más según son más pequeños. Entonces esa distribución no la explicas bien con una distribución así gaussiana, pero sí la puedes explicar; técnicamente no es del todo cierto porque es una ley de potencia, no lo mismo que una exponencial, pero podemos imaginar algo así que vas por órdenes de magnitud y entonces tienes. Por así decir, en vez de trabajar con el tamaño del grupo, trabajas con su orden de magnitud, con su logaritmo y dices: bueno, hay unos pocos grupos de cientos de miles de personas. Hay más grupos de decenas de miles de personas, hay todavía más grupos de…
Francis Villatoro menciona un sistema llamado FPCA (análisis de componentes principales) y explica cómo se utiliza para analizar distribuciones multidimensionales, ejemplificando con una distribución bidimensional que tiene forma helística.
Habla: Francis VillatoroPalabras #14análisis de componentes principales fpcadistribución multidimensional análisis fpcaforma helística distribución bidimensional…tienes esa duda de si hay un sesgo introducido por la anormalidad de la distribución con la que se está trabajando. Muy bien. Bien. Te hemos distraído completamente, María. Estoy mirando que tenía algo más apuntado, pero no, yo creo que ya había dicho. Hablando de la normalidad, también usan otro sistema que lo tenía aquí apuntado, pero ahora mismo no lo encuentro donde lo he puesto; que eran unas siglas que tampoco entendía: FPCA. Eso es un análisis de componentes principales. Ok, básicamente, la idea es que tú tienes una distribución, digamos, multidimensional; imagínate una distribución bidimensional, y que esa distribución bidimensional en lugar de ser una cosa circular, con todos los datos más o menos bien distribuidos, con un piquito, imagínate una montañita con forma perfectamente circular, pues tiene una forma helística, o sea, es una montaña pero como distribuida más alargada, entonces hay como una dirección en la que tienes una variación más grande de los datos y en una dirección ortogonal en la que la variación es más pequeña. Bueno, pues lo que te hace el análisis de componentes principales es detectar esas direcciones, es un cálculo muy elemental en álgebra lineal que te permite…