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Sara RobiscoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor Socaskeeping y análisis bayesianoedwin james y física matemáticatermodinámica según edwin jameslaboratorio y sustancia desconocidavasos de precipitación llenos de aguaedwin james y análisis bayesianotemperatura y disolución de sustanciasKeepingEdwin JamesMecánica EstadísticaHéctor SocasDavid KippingGerard LewisSETIJournal of AstrobiologyFrancis VillatoroKippingHaldane
Edwin James y análisis Bayesiano
Con
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Héctor Socas explica cómo Keeping plantea un problema sencillo para entender el análisis bayesiano, refiriéndose a un escenario descrito por Edwin James en 1968.
…Bernoulli, y tú no tienes ni idea de la probabilidad de esas tiradas, pero no tienes ni idea ni de los órdenes de magnitud. O sea, que es un log uniforme, entonces acabas con una distribución que es como ese prior de Halden: que es 0 o 1, básicamente. La forma yo creo que más sencilla de ver esto y el problema que plantea Keeping lo pone en la introducción, al principio de la introducción, que creo que lo explica de forma muy sencilla y él se remite a un escenario que en 1968 describió Edwin James, que este sí que fue un físico matemático que trabajó en cosas de termodinámica y de estadística Mecánica Estadística, quiero decir, Y James decía una cosa: si tú vas a un laboratorio, si te dan una sustancia desconocida, no tienes ni idea de lo que es, y entras a un laboratorio y tienes una serie de vasos de precipitación llenos de agua y te preguntan si tú echas esa sustancia, cuál es la probabilidad de que se vaya a disolver. Aunque tú tengas 10 vasos en el laboratorio, tú vas a echar la sustancia y o se disuelven los 10 o no se disuelven ninguno, básicamente. El hecho de que se disuelva o no dependerá un poco de la temperatura, dependerá un poco de la presión, de esas cositas. Pero cuando tú apliques esos 10 vasos, cada uno va a tener una temperatura un poquito diferente. Cada uno va a estar a una presión un poquito diferente en diferentes sitios del laboratorio, pero al final o se disuelven todos o no se disuelven ninguno.…
Significado #2 · Palabras #1
Héctor Socas habla sobre David Kipping, un experto en análisis bayesiano y su enfoque científico, mencionando que lo han entrevistado previamente.
Habla: Héctor SocasSignificado #20 · Palabras #7david kipping y análisis bayesianoastrobiología y setí con kippingexoplanetas trabajo diario de kippingkipping experto en aplicar análisis bayesiano…en el International Journal of Astrobiology, que básicamente es un journal que publica un montón de cosas de astrobiología y de SETI, sin mucho filtro tampoco, sino que ahí va cualquier cosa y los autores de este artículo son David Kipping y Gerard Lewis. A Lewis no lo conozco, Kipping sí; además, personalmente también y me merece mucho respeto y me gustan mucho las cosas que hacen, pero es un tío muy inteligente. Aquí hemos, de hecho lo hemos tenido en una entrevista y hemos hablado varias veces de artículos suyos. Yo una cosa suelo decir es que Kipin es, o sea, sabes eso de que cuando tienes un martillo todo te parece en clavos, pues Kipin tiene un martillo bayesiano; entonces su forma de hacer ciencia, él es un experto en aplicar análisis bayesiano, entonces él se levanta por la mañana y dice: ¿a qué puedo aplicar hoy análisis bayesiano? Hacer posible que tenga que ver con astrobiología, con SETI o con exoplanetas, que es su trabajo de día, cuando no está con la capa de superhéroe haciendo cosas de SETI. Se podría recomendar también a los oyentes seguir a Keeping, que está en redes, ¿verdad? Sí, está en redes y tiene un canal de YouTube que mola mucho que se llama Cool Worlds. y hace una cosa que no sé si me gusta, que es que, bueno, no sé si me gusta, es un…
Héctor Socas explica la importancia del 'prior' en el análisis bayesiano, que representa el conocimiento o expectativa inicial sobre un proceso.
Habla: Héctor SocasSignificado #11cociente nacimientos y muertesestado estacionario de poblacióninferencia bayesiana estadísticaprior en inferencia bayesianaconocimiento a priori de un procesoexpectativa a priori según francis villatoroprior igualmente probable para cualquier valor…alcanza es formalmente el prior clásico que se llama de Haldane, que está concebido para distribuir el prior de una serie de experimentos Bernoulli, como los que se desarrollan una inteligencia tecnológica en un mundo dado. Bueno, explicamos, no hay problema. ¿Qué quiere decir aquí con que ese cociente, que es el parámetro clave, el cociente entre el número de nacimientos y el número de muertes, ¿vale? Si ese cociente fuera uno, estamos en un estado estacionario. Si es muy alto, quiere decir que nacen muchos más de los que mueren. Si es pequeño, quiere decir que nacen muchos menos de los que mueren. Bueno, como no tenemos ni idea, en estadística bayesiana, en análisis bayesiana, inferencia bayesiana, perdón, para Ser riguroso, Francis. Disculpa, en inferencia bayesiana hay que partir de lo que se llama el prior, que es un poco el conocimiento a priori, la expectativa a priori que tú tienes de un determinado proceso. Si no tienes ni idea, tú pones un prior que es igualmente probable para cualquier valor; si yo no tengo ni idea, cualquier valor es igualmente probable. Pero en este caso, donde los valores abarcan órdenes de Magnitud, lo habitual es adoptar un prior que dice: es que no tengo ni idea ni del orden de magnitud de esto y entonces adopto un prior que es uniforme en logaritmo, que yo no sé si este cociente puede ser 10, puede ser 1000, puede ser un millón o puede ser…
Héctor Socas explica cómo Keeping plantea un problema sencillo para entender el análisis bayesiano, refiriéndose a un escenario descrito por Edwin James en 1968.
Habla: Héctor SocasSignificado #2 · Palabras #1keeping y análisis bayesianoedwin james y física matemáticatermodinámica según edwin jameslaboratorio y sustancia desconocidavasos de precipitación llenos de aguaedwin james y análisis bayesianotemperatura y disolución de sustancias…Bernoulli, y tú no tienes ni idea de la probabilidad de esas tiradas, pero no tienes ni idea ni de los órdenes de magnitud. O sea, que es un log uniforme, entonces acabas con una distribución que es como ese prior de Halden: que es 0 o 1, básicamente. La forma yo creo que más sencilla de ver esto y el problema que plantea Keeping lo pone en la introducción, al principio de la introducción, que creo que lo explica de forma muy sencilla y él se remite a un escenario que en 1968 describió Edwin James, que este sí que fue un físico matemático que trabajó en cosas de termodinámica y de estadística Mecánica Estadística, quiero decir, Y James decía una cosa: si tú vas a un laboratorio, si te dan una sustancia desconocida, no tienes ni idea de lo que es, y entras a un laboratorio y tienes una serie de vasos de precipitación llenos de agua y te preguntan si tú echas esa sustancia, cuál es la probabilidad de que se vaya a disolver. Aunque tú tengas 10 vasos en el laboratorio, tú vas a echar la sustancia y o se disuelven los 10 o no se disuelven ninguno, básicamente. El hecho de que se disuelva o no dependerá un poco de la temperatura, dependerá un poco de la presión, de esas cositas. Pero cuando tú apliques esos 10 vasos, cada uno va a tener una temperatura un poquito diferente. Cada uno va a estar a una presión un poquito diferente en diferentes sitios del laboratorio, pero al final o se disuelven todos o no se disuelven ninguno.…
Héctor Socas introduce una serie de cuestiones técnicas y estadísticas relacionadas con los 'priors', mencionando la propuesta de Edwin James sobre la distribución de probabilidad para la disolución de un compuesto en vasos.
Habla: Héctor SocasPalabras #4priors y propuesta de edwin jamesdistribución de probabilidad para disoluciónvasos y compuestos según jameshaldane y análisis bayesianokipping y planetas habitablesvida o no surge en planetas habitables…ese compuesto, para que se disuelvan unos vasos y en otros no. Entonces lo normal es que tú no estés a esa temperatura crítica, sino que estés a cualquier otra temperatura, entonces o se disuelven todos o no se disuelven ninguno. Ese es un poco el argumento. Bueno, hay una serie aquí de cuestiones un poco técnicas, estadísticas que igual no vale la pena meterse en ellas, pero que tiene que ver con esto que decía de los priors, ¿no? Al final, James propuso que la distribución de probabilidad de que una fracción de vaso se disuelva el compuesto, si no tienes ninguna otra información, pues es una cierta fórmula. ¿Qué tiene esa forma de estar picada en cero y en uno y que se parece mucho al de Haldane? De hecho, Haldane lo había introducido mucho antes, pero la fórmula de Haldane era un poco diferente y no cumplía algunas cosas como que tuviera integral finita, que fuera normalizable, pero da un poco igual. La cuestión es que, argumenta Kipping, que si en vez de pensar en vaso de precipitado pensamos en, por ejemplo, planetas, planetas habitables, pues uno pensaría que la vida o surge o no surge en los planetas habitables; no va a aparecer en unos sí y en otros no. Si hay muchos planetas con condiciones parecidas a las de la Tierra, como ahora sabemos que hay, pues que lo normal es que o la vida aparece en casi todos o no aparece en casi ninguno y eso parece razonable porque de hecho vemos que nuestro planeta apareció…