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Alberto ApariciBorja TosarHéctor SocasGastón GiribetFrancis Villatoroestadística bayesiana vs frecuentistadesviación reciente científicos estadística bayesianapronunciación original estadística bayesianaestadística bayesiana uso indebidoanálisis estadístico sesgado nivel mundialbayesiano sirve para lo que sirvediferencia frecuentista velleciano oyentesenfoque bayesiano probabilidades recientesprobabilidades frecuentistas forma antiguaherramientas aplicabilidad diferentesFrancis VillatoroHéctor Socasvalor PDavid Kippenfactor de BayesDavid KippingBenekeFrancisAlberto Aparici
Desviación reciente científicos estadística bayesiana
Con
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Francis Villatoro explica que un problema con la estadística bayesiana es que permite realizar ciertas acciones que la estadística frecuentista no permite, y señala una desviación reciente entre los científicos.
…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 mejor, más sofisticada, más guay porque es más reciente. Bueno, son formas diferentes, cada una tiene su, como todo, cada herramienta tiene su aplicabilidad, ¿no? Pero si yo digo: me han salido tres caras seguidas, Oh, me han salido tres caras seguidas, ¿casualidad? No lo creo. Entonces, ¿qué solemos decir? Solemos pensar: oye, ¿cuál es la probabilidad de que me pase eso? ¿Qué cosa más rara, no? Tirar una moneda y que me salgan tres caras. Bueno, pues tú puedes pensar…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro explica que un problema con la estadística bayesiana es que permite realizar ciertas acciones que la estadística frecuentista no permite, y señala una desviación reciente entre los científicos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1estadística bayesiana vs frecuentistadesviación reciente científicos estadística bayesianapronunciación original estadística bayesianaestadística bayesiana uso indebidoanálisis estadístico sesgado nivel mundialbayesiano sirve para lo que sirvediferencia frecuentista velleciano oyentesenfoque bayesiano probabilidades recientesprobabilidades frecuentistas forma antiguaherramientas aplicabilidad diferentes…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 mejor, más sofisticada, más guay porque es más reciente. Bueno, son formas diferentes, cada una tiene su, como todo, cada herramienta tiene su aplicabilidad, ¿no? Pero si yo digo: me han salido tres caras seguidas, Oh, me han salido tres caras seguidas, ¿casualidad? No lo creo. Entonces, ¿qué solemos decir? Solemos pensar: oye, ¿cuál es la probabilidad de que me pase eso? ¿Qué cosa más rara, no? Tirar una moneda y que me salgan tres caras. Bueno, pues tú puedes pensar…
Francis Villatoro continúa la explicación sobre el uso de la estadística bayesiana, señalando que se están aplicando para fines no convencionales.
Habla: Francis VillatoroSignificado #3 · Palabras #3contraste 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 hipótesis…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…
Francis Villatoro explica que una afirmación común sobre la independencia de los resultados bayesianos de las probabilidades a priori carece de sentido.
Habla: Francis VillatoroSignificado #8 · Palabras #10análisis bayesiano física partículascontraste hipótesis bayesianas probabilidades a prioridoctorado alberto aparici estadísticaanálisis bayesianos basuraconclusiones bayesianas frecuentistasmodelo bayesiano sin sentidofrancis villatoro critica análisis…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 enfatiza la importancia crucial de una buena estimación de las probabilidades a priori en los contrastes de hipótesis bayesianos. Señala que este enfoque se ha popularizado en la ciencia sin el debido rigor.
Habla: Francis VillatoroSignificado #5hipótesis bayesianas david kippenprobabilidades a priori cienciacontraste hipótesis rigor bayesiana…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 cómo, según David Kipping y Benecke, ciertos artículos científicos han omitido detalles importantes al aplicar fórmulas estadísticas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #11artículos científicos david kipping beneckefactor bayes número de sigmasfórmulas estadísticas artículo 2013…agradece en los agradecimientos porque han estado discutiendo, por eso te digo yo creo que él ha estado en contacto con toda esta gente influyente para ver cómo se ha propagado esto por la literatura. Entonces, por lo que nos comentan David Kipping y Beneke, nos comentan en ese artículo que ha habido como ciertas coletillas, a ciertas frases que se han ido omitiendo los diferentes artículos. cuando tú llegas a un artículo 2013 ya tienes una fórmula que puedes aplicar, no se sabe bajo qué condiciones funciona y no se sabe muy bien ni cómo funciona y tú interpretas la aplicación pues más o menos como se sugiere en el artículo pero que no está muy claro y el resultado final es que se están publicando una enorme cantidad de artículos que convierten el factor de Bayes en un número de sigmas y que casi están sugiriendo que el factor de Bayes se puede convertir en una estimación del mínimo de sigmas. Cuando, en realidad, lo que se puede convertir es en un máximo para valor P, perdón, un mínimo para valor P que corresponde a un máximo para el número de sigmas. Bajo muchísimas hipótesis, entonces lo que este artículo de Bikipi reivindica es que la gente…