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Alberto ApariciBorja TosarHéctor SocasGastón GiribetFrancis Villatorofactor de valles exoplanetariosvalores simas frecuentistas francisciencia correcta francis 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 Pfactor de Bayes5 sigma
Diferencia frecuentista velleciano oyentes
Con
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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.
…todo y cómo con qué cariño está hecho cada detalle. Es bonita, es bonita, es simpática, es una película muy simpática y bueno, sí, que nadie tenga así grandes expectativas, pero es simpática. Sí, sí. Bueno, el resumen, el astra que empieza, los astrónomos. Y en particular los exoplanetarios tienen el hábito curioso de expresar el factor de valles como si fueran valores simas frecuentistas 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, 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 #1 · Palabras #1factor de valles exoplanetariosvalores simas frecuentistas francisciencia correcta francis 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 diferentes…todo y cómo con qué cariño está hecho cada detalle. Es bonita, es bonita, es simpática, es una película muy simpática y bueno, sí, que nadie tenga así grandes expectativas, pero es simpática. Sí, sí. Bueno, el resumen, el astra que empieza, los astrónomos. Y en particular los exoplanetarios tienen el hábito curioso de expresar el factor de valles como si fueran valores simas frecuentistas 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…
Héctor Socas introduce el tema del contraste de hipótesis, explicando la diferencia entre enfoques bayesianos y frecuentistas para calcular probabilidades, y anuncia que Francis Villatoro continuará con la explicación.
Habla: Héctor SocasSignificado #7 · Palabras #3contraste hipótesis estadística bayesianaprobabilidad frecuentista cálculo científicofrancis villatoro explica contraste hipótesiscontraste de hipótesis frecuentistavalor p análisis estadísticahipótesis nula alternativa bayesianasoftware para contraste hipótesis…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…
Francis Villatoro explica que la aplicabilidad del factor de Bayes es limitada en situaciones comunes, y su significado puede variar considerablemente dependiendo del problema específico y los detalles del análisis.
Habla: Francis VillatoroPalabras #20factor bayes aplicabilidad limitadafactor 10 fluctuación estadísticaanálisis frecuentista comparación necesaria…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 una señal tipo 5 sismas. O sea, es que depende del problema y de lo que tú hayas hecho, de muchos detalles. Y tú lo sabes cuando haces el análisis frecuentista y lo comparas con el frecuentista, pero si no, no lo sabes. Entonces, tienes un número y hay gente que publica un número, 214. ¡Oh! Esto es con absoluta seguridad, descubrimiento. Y para ese caso particular, 214 es nada. Es fructación estadística. y hay casos en los que 1,2 es equivalente a 5 sigmas. El factor de…