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Luisa AchaerandioFrancis VillatoroHéctor SocasBorja TosarGastón Giribetcriterio 5 sigma astrofísicanúmero de datos disponiblesestadística habitualmente 5 sigma400000 billones de datosdetección píxeles espectronúmero detecciones posible espectroprobabilidad tiradas improbablesHéctor Socas5 sigmaFrancis Villatorocometa Lemmon24 de octubreBorja TosarOsa MayorGastón GiribetPlanetario La CoruñaBetelgeuseBetelbuddy
Estadística habitualmente 5 sigma
Con
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Héctor Socas argumenta que el criterio estadístico de 5 sigma no es absoluto y su validez depende de la cantidad de datos disponibles.
…dos sismas es lo que te caracteriza la banda en la que realmente están las cosas. No lo veo así, pero bueno, ya lo podemos discutir offline porque a mí me parece que el número, ese número no está escrito en piedras ni se lo dio Dios a Moisés, sino que sale. No, no, no, pero es un número típico usado en estadística habitualmente, ¿vale? Claro, pero porque típicamente el número de datos que tenemos es el que es; no solemos tener 400.000 billones de datos, pero si los tuviéramos, llegaría un momento en que el criterio 5 sigma tampoco sería suficiente, o sea, yo creo que lo que quiero decir es que creo que ese criterio depende, depende del número de datos que, del número. No del número de datos, del número de posibles detecciones que puedes tener. En astrofísica típicamente tienes un espectro y quieres ver si algún píxel de esos tiene una señal que se sale de un continuo, por ejemplo. Entonces dependiendo del número de puntos en los que puedas tener esa señal, tu criterio tendrá que ser más exigente o menos exigente. Porque como es una cuestión de probabilidad, dado el suficiente número de tiradas, al final una tirada muy improbable puede ocurrir. Pero bueno, quizás mejor lo discutimos offline porque no estamos enrollados. En este tipo de cosas, hablar en abstracto no te lleva a ningún sitio. Hay que poner casos concretos. Es decir, en este caso concreto, con esta distribución de probabilidad, este es un criterio aceptable. Pero el criterio promedio para hacer un test de…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas reflexiona sobre la validez de una detección científica con una relación señal-ruido de 1.5 a 1.6 sigma, argumentando que dicha evidencia es insuficiente para considerarla concluyente.
Habla: Héctor SocasPalabras #11relación señal ruido betelgeusedetección 1 5 sigma héctor socasmanchón en espectro betelgeusedetección científica 1 5 sigmafactor bayesiano detección estadísticaanálisis estadístico evidencias previas…Confirma, te pones la medalla. No lo sé, si quieren en un par de minutos. Hay otro artículo que salió un poco posterior que la bautiza como Betelbuddy, y es un artículo que critica al anterior y dice que no que en realidad no se ve nada pero bueno ahí. estamos que comenta Héctor habla de 1,5 sigmas una relación señal ruido de 1,5 1.6, una señal ruido 1.6, lo que estás viendo es ruido, ¿vale? O sea, lo que estás viendo es un manchón, no estás viendo un puntito cerca de Betelgeuse, estás viendo el manchon 7. Sí, pero eso me gustaría discutirlo un poco porque creo que no es tan directo. O sea, efectivamente ellos hablan de la relación señal-ruido como 1.5, 1.6 sigma, que uno diría, o sea, yo para eso no me molesto. O sea, a mí me pones un paper con una detección 1.5 sigma y digo, bueno, aquí no hay nada que ver. Pero bueno, si quieres lo podemos adelantar un poco. Ahora lo que pasa es que coincide con las otras evidencias previas y tal, entonces eso le da más solidez; digo. Pero entonces cuantifícalo. Entonces, ese 1.5 sigma, 1.6 no representa realmente tu certidumbre de detección. Si hay otros factores que apoyan esa detección, tendrías que recoger todo eso en tu análisis estadístico. Quizás haber hecho un factor bayesiano por ejemplo hubiera sido sí; pero yo qué sé. Si hubieras puesto un factor belleza, no te saldría una barbaridad. No, no creo. No, sí, lo que pasa es eso: que yo digo, depende de este tipo de cosas, pues tú tienes un cierto sesgo de confirmación y dices: voy a ver a ver cómo lo está y con no sé qué. Y entonces hace una argumentación extremadamente bonita, que le encanta…
Borja Tosar explica cómo la observación del cometa Lemmon se relaciona con el brazo de cucharón formado por la Osa Mayor y anticipa su máximo brillo para el 24 de octubre.
Habla: Borja TosarPalabras #13cometa lemmon osa mayormáximo brillo cometa 24 octubredetección señal ruido 1 5 sigmaconfianza estadística cometa lemmon…imagen que has puesto, porque coges la osa mayor, que es la cola de la osa, la coges como un cucharón, y entonces el palo de agarrar el cucharón lo sigues más o menos curva y acabas encontrando el cometa. Si te acostumbras unos días antes a ver dónde acaba. Ese brazo de cucharón, hacia dónde apunta, acabarás viendo un cielo en el que no está el cometa y el 24 de octubre verás ahí el cometa probablemente en su máximo brillo. Sobre 3,3,5 Verás el cometa a 3,5 o a ver si pega el zambombazo; esto siempre verás el cometa a 1,5 sigma de detección de señal ruido. Pero como está donde tenía que estar, eso te da más confianza estadística que realmente está ahí. Sí, de momento no parece dar evidencias de algún tipo de propulsión. Pero bueno, es inquietante. He leído en algún artículo que a veces una nave extraterrestre se puede camuflar en forma de cometa para despistar. Entonces yo ahí tendría mucho cuidado. Bueno, a ver, tú dices que viene cada 1500 años. ¿Qué pasó hace 1500 años,…
Francis Villatoro explica cómo se diferencia la evidencia científica clara de las fluctuaciones normales en una distribución estadística.
Habla: Francis VillatoroSignificado #9evidencia científica análisis estadísticobanda de dos sismas fluctuaciones normalespico clarísimo distribución estadísticasigma estadística puntosdistribución estadística fluctuaciones normalesevidencia científica cinco sigmadesviaciones típicas distribución estadística…estadística a 3 sigma te salen muchas detecciones espúreas Entonces tienes que poner un listón más alto Yo creo que ese listón de cuántas imánecitas depende de cuántos datos tengas De cuántas posibles detecciones haya No lo sé, pero en cualquier caso Cuando hablamos de evidente en el sentido de ver, o sea, que cualquier persona que no tenga un conocimiento técnico detallado y que no requiera un análisis estadístico de varias horas para ver eso, se llama evidente. Eso son las cinco sismas; tú ves una cosa, una distribución estadística, la que sea, y ves cinco sismas y ves un pico clarísimo. Las bandas habituales en cualquier distribución estadística, que son la banda de dos sismas, son fluctuaciones normales. Entonces, una banda de dos sismas es una cosa que fluctúa en la normalidad de tener un cierto ruido. Necesitas tener algo que claramente destaque. Pero insisto, eso depende de cuántos puntos tenga; o sea, yo no sé cinco sismas. Pero en estadística, el concepto de punto Espurio, la evidencia, las cinco sismas; es lo espurio, lo claramente visible para todo el mundo, algo que está claramente fuera. En dos sismas, o sea, una distribución estadística, la que tú quieras, dos desviaciones típicas es lo normal en fluctuaciones en una distribución estadística cualquiera. Eso es lo normal, ¿vale? No veamos eso del 99, 95%, eso son tonterías; es lo normal, es una disfunción estadística o cualquiera; es que las fluctuaciones ronden dos sismas. Depende de cuántos puntos represente, insisto, déjame explicarlo: si tú pones, voy al mismo ejemplo, si tú…
Héctor Socas explica que los valores como 1, 2 o 3 sigma no son mágicos, sino que funcionan bien para las representaciones gráficas habituales, donde se suelen representar menos de mil puntos.
Habla: Héctor SocasSignificado #2 · Palabras #8criterio 5 sigma astrofísicarepresentación gráfica habituales menos mil puntosdistribución estadística experimentos un millón y medio…la astronomía la costumbre es poner una única sisma, ¿vale? Es cierto que la gente lo pone y aclara de bajito, uy, esto está al 68%, a una sisma, vale, vale, pero tienes que poner dos sismas para ver la realidad de lo que está ocurriendo en esa distribución No son valores mágicos, no hay nada mágico ni en el 1, ni en el 2, ni en el 3; o sea, son valores que funcionan bien para lo que usamos habitualmente. Nosotros habitualmente representamos un número de puntos en tu gráfica que está por debajo de mil, típicamente. Yo insisto: lo que iba a decir, no sé ahora mismo; tendría que mirarlo, cuánto es 5 sigma, seguro que es una barbaridad, la 99,9 en un montón de nueves. Sí, cuatro, nueve o así, es como una parte de un millón y pico, un millón y medio. Sí, si tú representas mil puntos, la mayoría están contenidos dentro de Esa banda de dos sigmas y muy poquitos se salen de ahí, pero si tú representas, yo qué sé, 200.000 billones de puntos entonces vas a ver que tu banda de dispersión, siendo todo puro ruido, te llega a cinco sigmas. Dado el suficiente número de puntos vas a…
Francis Villatoro explica que incluso al repetir un experimento millones de veces, es probable encontrar desviaciones significativas debido a la naturaleza estadística de los resultados.
Habla: Francis VillatoroPalabras #16distribución probabilidad experimentosdesviaciones sigma resultado experimentoexperimento mil millones de vecespuntos cola distribución estadística…lo que yo no puedo hacer es coger el trocillo que a mí me interesa y decir: uh, aquí hay un espurio que está muy elevado, y entonces, como hay un único espurio muy elevado, que está a más de cinco sigmas, pues yo digo: eso es, no, y eso no es así, ¿vale? Si tú tienes una distribución de probabilidad, ¿vale? Y el problema es ese, que es que nos olvidamos de que la clave es que esto es estadística, es decir, probabilidades, ¿vale? No, no es, si yo repito un experimento mil millones de veces, sí, si tú repites un experimento mil millones de veces, hay una alta probabilidad de que haya desviaciones a más de 5 sismas en el resultado. Si tu resultado es único, es un único punto, ¿vale? Porque tú estás representando una distribución estadística que corresponde a esos mil millones de resultados. Tú tienes mil millones de puntos y es verdad que ahí en la cola algunos de esos puntos estarán muy desviados de lo que es la media de la distribución y estarán a más de 5 sismas, ¿vale? Pero eso no es lo habitual en la mayor parte de los experimentos respecto a un parámetro. Hay un parámetro y tengo una distribución estadística en la que yo tengo una banda alrededor de la función objetivo. Lo excepcional es que yo mire un único parámetro. Yo quiero mirar la altura de las personas y cojo 7.000 millones de personas. Pues es verdad…
Héctor Socas argumenta que el criterio estadístico de 5 sigma no es absoluto y su validez depende de la cantidad de datos disponibles.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1criterio 5 sigma astrofísicanúmero de datos disponiblesestadística habitualmente 5 sigma400000 billones de datosdetección píxeles espectronúmero detecciones posible espectroprobabilidad tiradas improbables…dos sismas es lo que te caracteriza la banda en la que realmente están las cosas. No lo veo así, pero bueno, ya lo podemos discutir offline porque a mí me parece que el número, ese número no está escrito en piedras ni se lo dio Dios a Moisés, sino que sale. No, no, no, pero es un número típico usado en estadística habitualmente, ¿vale? Claro, pero porque típicamente el número de datos que tenemos es el que es; no solemos tener 400.000 billones de datos, pero si los tuviéramos, llegaría un momento en que el criterio 5 sigma tampoco sería suficiente, o sea, yo creo que lo que quiero decir es que creo que ese criterio depende, depende del número de datos que, del número. No del número de datos, del número de posibles detecciones que puedes tener. En astrofísica típicamente tienes un espectro y quieres ver si algún píxel de esos tiene una señal que se sale de un continuo, por ejemplo. Entonces dependiendo del número de puntos en los que puedas tener esa señal, tu criterio tendrá que ser más exigente o menos exigente. Porque como es una cuestión de probabilidad, dado el suficiente número de tiradas, al final una tirada muy improbable puede ocurrir. Pero bueno, quizás mejor lo discutimos offline porque no estamos enrollados. En este tipo de cosas, hablar en abstracto no te lleva a ningún sitio. Hay que poner casos concretos. Es decir, en este caso concreto, con esta distribución de probabilidad, este es un criterio aceptable. Pero el criterio promedio para hacer un test de…
Francis Villatoro critica la interpretación errónea de los resultados estadísticos en artículos científicos, señalando que valores como 1.2 o 1.5 sigma no tienen sentido y son equivalentes a 1 sigma.
Habla: Francis VillatoroSignificado #3 · Palabras #5espurios en experimentos científicoscriterio 5 sigma astrofísicasigma equivalencia estadística villatorocriterio 1 5 sigma artículoastrófisis borja tosar planetario coruñamala costumbre presentación gastón borja…típicas. Es lo típico. Y los espurios van por encima de tres sismas. Es lo típico, ¿vale? Es lo que vienen todos los libros de estadística Sí, es lo típico, pero claro, porque uno normalmente no hace 200.000 millones de experimentos Pero si los hiciéramos... Pero claro, pero entonces cuando empezamos a ver artículos en los que se habla de 1,2 sismas, 1,5 sismas y empezamos a decir: es que es 1,5 sismas, señores, como diciendo si hay menos de una sisma. Pero es que no tiene sentido, no tiene sentido hablar de menos de una sisma; 1,5 Sigma es lo mismo que 1 Sigma. Estoy totalmente de acuerdo, y de hecho es lo primero que dije; yo este artículo con el 1,5 Sigma es que ni me lo leo. Claro, claro, estamos de acuerdo. Vale, pues nada, yo creo que con esto, a ver si hay alguna más, no sé si han visto alguna más por ahí que quieran sacar. No, que ya hemos llevado un montón de tiempo. Sí, mucho, mucho. Pues la vamos a dejar aquí ya. Bueno, pues nada, se me ha pasado volando, la verdad. Mira que hoy me traje lo del cronómetro, pero ni por esa. Por cierto, creo que no presenté a Gastón y a Borja cuando se unieron; es la mala costumbre. Las voces que han estado escuchando son las de Borja Tosar, astrofísico, colaborador del Planetario La Coruña. Hola, Borja. Pero si no desmutea el micrófono... ¿Estás muteado el micrófono? Y si no, no te escuchamos; es que muteado no te escuchamos. Sí, es que estaba aquí haciendo, pero nada. Habla como sea y esto te cuela, te lo pegas al principio. Decía que por el acento, tanto…