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Con
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Alberto Aparici reflexiona sobre una contradicción que le señalaron durante su doctorado respecto a los análisis bayesianos en física de partículas, donde se afirma que el resultado es independiente de las probabilidades a priori.
…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…
Significado #1 · Palabras #2
Alberto Aparici reflexiona sobre una contradicción que le señalaron durante su doctorado respecto a los análisis bayesianos en física de partículas, donde se afirma que el resultado es independiente de las probabilidades a priori.
Habla: Alberto ApariciSignificado #1 · Palabras #2análisis bayesiano física partículascontraste hipótesis bayesianas probabilidades a prioridoctorado alberto aparici estadística…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…
Alberto Aparici responde a una pregunta de Francis Villatoro sobre la interpretación del factor de Bayes en análisis bayesianos.
Habla: Alberto ApariciSignificado #15factor 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…
Alberto Aparici reflexiona sobre cómo muchas personas utilizan fórmulas estadísticas sin comprenderlas a fondo, admitiendo su propia falta de conocimientos en estadística.
Habla: Alberto ApariciSignificado #3 · Palabras #1estadística fórmulas sin comprender albertofalta conocimientos estadística apariciuso generalizado estadística sin crítica…leído esos artículos. ¿Para qué me voy a leer el artículo que invierte una fórmula tan sencillita? ¿Me pone una función muy sencillita que es la inversa? ¿Para qué me voy a leer? ¿Molestarme en eso? ¿Se lo voy a abogar? Por hacer de abogado del diablo. Claro, mucha gente a lo mejor no se ha planteado esto porque efectivamente no tienen ni idea de estadística como yo mismo, que no la tengo, pero bueno, por fortuna mi trabajo nunca involucró mucha estadística. Seguramente esta gente pensará: bueno, si todo el mundo la usa no puede estar mal, alguien se habría quejado ya. Sobre todo porque tú citas un paper, normalmente tenemos este constructo de que cuando alguien ha publicado algo ya lo tomas como una verdad sobre la que te puedes apoyar para hacer tu trabajo Si alguien ha hecho esto, pues metodológicamente está aceptable,…
Alberto Aparici reflexiona sobre la formación en estadística recibida por los científicos, comparándola con la de biología y sugiriendo que es limitada y deficiente. Menciona el uso creciente de inteligencia artificial (IA) para análisis estadísticos.
Habla: Alberto ApariciSignificado #2 · Palabras #5formación estadística científicos limitadacaja negra estadística físicapublicar artículo con ia…en que dices que no me puedo creer absolutamente nada. Bueno, por decir alguna cosa, a lo mejor es el resultado; y yo estoy hablando claro de lo que he visto en la carrera de física, pero me consta que ocurre lo mismo en otras carreras, igual es el resultado. de haber formado muy mal en estadística a los científicos, porque claro, a mí me dieron una formación en estadística que da risa, y bueno, por fortuna ya te digo, no la he necesitado mucho, pero yo creo que en biología también la formación en estadística, puede que sea un poquito mejor que en física, pero vamos, es limitada Es muy mala Entonces claro, si no les formas es posible que estén haciendo cosas que están mal sin siquiera saberlo y que empiecen a pensar que la estadística es una caja negra y que bueno ya apuestos a usar una caja negra pues uso esta otra que es una IA que además mola más porque es una IA Sí, y ahora está de moda publicar el artículo diciendo que lo he hecho con hija y, pero, te digo, entonces, esto es un artículo, a mí me gustó el artículo del pique, yo lo leí justo cuando Héctor me lo hizo por redes sociales, me dijo que había parecido, lo leí y disfruté muchísimo y dije, pues claro, es que, pero, este tipo de cosas, ¿cómo es necesario que 15 años…