Búsqueda · 31 momentos en 17 episodios
Alberto ApariciBorja TosarHéctor SocasGastón GiribetFrancis Villatorocontraste hipótesis bayesianas física partículashipótesis nula tiene modelo estadísticohipótesis alternativa niega hipótesis nulamodelos atmósferas planetarias francis villatorosustancia en la atmósfera hipótesis nulatres sustancias hipótesis alternativacontrastes hipótesis bayesianoshipótesis nula dos sustanciasanálisis reivindica sustanciafactor de vallas más grandeFrancis Villatorofactor de Bayesteorema de Bayeshipótesis 1hipótesis 0AstronomíaSelkeHéctor Socasplaneta mini NeptunoAgujeros Negrosvalor P
Hipótesis 0
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:42
Francis Villatoro explica cómo funciona un análisis bayesiano en el contexto de contrastes de hipótesis, señalando que solo la hipótesis nula tiene un modelo estadístico definido.
…la gente empieza a hacerlo, entonces todo el análisis bayesiano se convierte en estimar lo que llaman el factor de Bayes, el cociente de la probabilidad de que con los datos, los datos que yo tengo, se ajusten a el modelo predicho por la hipótesis nula o al Modelo predicho por la hipótesis alternativa. Y ya os digo, en muchos casos se plantean modelos distintos, cuando en realidad el único modelo que debe existir es el de la hipótesis nula; estadísticamente solo la hipótesis nula tiene modelo y lo que tú verificas con el contraste de hipótesis es que tus datos no corresponden a ese modelo y tú dices, entonces. mi hipótesis alternativa siempre es el que se niega la hipótesis nula, pero en muchos casos incluso se plantea un modelo alternativo una hipótesis nula y un modelo alternativo que es un modelo que estoy describiendo en las atmósferas planetarias es añadir una sustancia al modelo que tengo y la hipótesis nula es tengo dos sustancias en la atmósfera y la hipótesis alternativa es tengo tres sustancias. Estoy metiendo un modelo, estoy ajustando un modelo a los datos y eso no es así. O sea, cuando tú haces un contacto de hipótesis, tú niegas la hipótesis nula. La hipótesis nula, tener solo dos sustancias no explica el modelo, pero tú no puedes añadir una sustancia y decir que el mismo análisis te puede reivindicar una sustancia sí, otra no. Y después esta gente lo que hace es poner 80, 100, 500 sustancias y elige las que tienen el factor de vallas más grande. Eso no tiene absolutamente ni pies ni cabeza. Después de mitad estadístico. Entonces lo que nos dice, lo que nos critica de Vickieping es que los astrónomos, y ya os digo muchos científicos, se han ido a lo grande. Han dicho: voy a dar un nórdago; y han decidido que eso del factor de Valle suena muy mal, suena muy mal. Tengo un…
Significado #1
Francis Villatoro explica una desventaja de la estadística bayesiana mal aplicada, comparándola con las técnicas frecuentistas para el contraste de hipótesis.
Habla: Francis VillatoroSignificado #20contraste de hipótesis frecuentistavalor p análisis estadísticahipótesis nula alternativa bayesianasoftware para contraste 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…
Francis Villatoro explica el funcionamiento de un contraste de hipótesis bayesiano, donde se estiman las probabilidades a posteriori de la hipótesis nula y alternativa basándose en probabilidades a priori.
Habla: Francis VillatoroSignificado #16contraste hipótesis bayescianoprobabilidades a priori hipótesis nulaprobabilidades a posteriori hipótesis alternativafrancis villatoro contraste bayesiano…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 alteran esas probabilidades a priori de ambas hipótesis y me dan las probabilidades a posteriori de ambas hipótesis. Y eso a priori es muy sencillo, mucho más sencillo que aplicar que hacer un gran software si yo quiero controlar el cómo yo estimo las probabilidades de los datos en función de esas hipótesis. Fijaros que esto es una cosa como diciendo, en un caso yo meto una…
Francis Villatoro ejemplifica cómo se pueden establecer probabilidades a priori para contrastes de hipótesis bayesianos, utilizando el caso del dimetilsulfuro y un planeta tipo mini Neptuno.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15dimetilsulfuro planeta mini neptunohipótesis nula espectro planomodelo atmosférico tres sustanciasprobabilidad 50 por ciento…análisis que solamente te actualiza probabilidades a priori. Si tú no tienes probabilidades a priori, yo diría que no es que no las tengas, sino que pones que tus probabilidades a priori son iguales. Ah, pero eso no tiene sentido en muchos problemas, ¿vale? O sea, por ejemplo, en el caso del dimetilsulfuro, ¿vale? Yo digo, probabilidades a priori, hipótesis nula, que el espectro no representa nada, que está completamente plano Hipótesis alternativas, hipótesis alternativas, que tengo un planeta que es un mini nectuno, que no es una supertierra, que además es iseánico, que además tiene metano, que además tiene dióxido de carbono, que además puede modelar con un modelo muy sencillo, atmosférico, que solo tiene en cuenta tres sustancias, que además, no, no, no, pero todo esto implica que la probabilidad es del 50%, ¿vale? Mi hipótesis es que no sea todo eso vale como cara o cruz. Perdona, no, eso no es así. Eso no es hacer un buen análisis bayesiano; entonces el factor de Bayes, que es el que me multiplica las prioridades a priori de ambas hipótesis para darme las prioridades…
Francis Villatoro explica cómo funciona un análisis bayesiano en el contexto de contrastes de hipótesis, señalando que solo la hipótesis nula tiene un modelo estadístico definido.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1contraste hipótesis bayesianas física partículashipótesis nula tiene modelo estadísticohipótesis alternativa niega hipótesis nulamodelos atmósferas planetarias francis villatorosustancia en la atmósfera hipótesis nulatres sustancias hipótesis alternativacontrastes hipótesis bayesianoshipótesis nula dos sustanciasanálisis reivindica sustanciafactor de vallas más grande…la gente empieza a hacerlo, entonces todo el análisis bayesiano se convierte en estimar lo que llaman el factor de Bayes, el cociente de la probabilidad de que con los datos, los datos que yo tengo, se ajusten a el modelo predicho por la hipótesis nula o al Modelo predicho por la hipótesis alternativa. Y ya os digo, en muchos casos se plantean modelos distintos, cuando en realidad el único modelo que debe existir es el de la hipótesis nula; estadísticamente solo la hipótesis nula tiene modelo y lo que tú verificas con el contraste de hipótesis es que tus datos no corresponden a ese modelo y tú dices, entonces. mi hipótesis alternativa siempre es el que se niega la hipótesis nula, pero en muchos casos incluso se plantea un modelo alternativo una hipótesis nula y un modelo alternativo que es un modelo que estoy describiendo en las atmósferas planetarias es añadir una sustancia al modelo que tengo y la hipótesis nula es tengo dos sustancias en la atmósfera y la hipótesis alternativa es tengo tres sustancias. Estoy metiendo un modelo, estoy ajustando un modelo a los datos y eso no es así. O sea, cuando tú haces un contacto de hipótesis, tú niegas la hipótesis nula. La hipótesis nula, tener solo dos sustancias no explica el modelo, pero tú no puedes añadir una sustancia y decir que el mismo análisis te puede reivindicar una sustancia sí, otra no. Y después esta gente lo que hace es poner 80, 100, 500 sustancias y elige las que tienen el factor de vallas más grande. Eso no tiene absolutamente ni pies ni cabeza. Después de mitad estadístico. Entonces lo que nos dice, lo que nos critica de Vickieping es que los astrónomos, y ya os digo muchos científicos, se han ido a lo grande. Han dicho: voy a dar un nórdago; y han decidido que eso del factor de Valle suena muy mal, suena muy mal. Tengo un…
Francis Villatoro explica cómo se aplica el teorema de Bayes en un análisis, destacando que al ser equidistribuido, las probabilidades iniciales a priori son iguales y esto resulta en una constante irrelevante.
Habla: Francis VillatoroPalabras #1teorema de bayes análisisprobabilidades iniciales equidistribuidoconstante irrelevante teorema bayes…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 la hipótesis 0, se multiplica por la hipótesis 0, en la análisis del teorema de Bayes yo divido entre la suma de ambas probabilidades Aquí como es equidistribuido, pues pongo que las probabilidades iniciales, a priori, son iguales pues lo que tengo en el determinador es una constante, pues es irrelevante, entonces lo único que tengo es esa probabilidad Pero el factor de Bayes no lleva los a priori, o sea, el factor de Bayes es solo el cociente. El cociente es por lo que está multiplicando. Es solo cuánto han mejorado. Exactamente, entre comillas, cuánto tienes que multiplicar la probabilidad a priori para…
Héctor Socas explica un ejemplo sobre el contraste de dos hipótesis: si una moneda está trucada frente a una moneda justa, y se obtiene un factor de Bayes de 10, esto implica que la hipótesis alternativa es diez veces más fuerte que la hipótesis nula, asumiendo que no hay conocimiento previo para preferir una u otra.
Habla: Héctor SocasSignificado #8factor de bayes moneda trucadahipótesis alternativa diez veces más fuerteconocimiento a priori hipótesis nulaprobabilidad del 90 hipótesis nula…tienes que multiplicar la probabilidad a priori para obtener la probabilidad a posteriori. Digo entre comillas porque como no tienes probabilidad a priori, nunca multiplicas para calcular la posteriori. Entonces te quedas con ese número. La trampa un poquito. De esto es que si yo estoy, por ejemplo, contrastando las dos hipótesis de que mi moneda está trucada frente a la moneda es justa y me sale un factor de Valles 10, quiere decir que es 10 veces más fuerte sin tener a priori, o sea, suponiendo que a priori son, que yo no tengo conocimiento a priori para preferir una sobre la otra. Si me sale el factor de Valles 10, quiere decir que a priori es 10 veces más fuerte la hipótesis alternativa que la hipótesis nula. Otra cosa es que a lo mejor la hipótesis nula tiene una probabilidad del 90% con lo cual ya no tiene mucho sentido ir mucho más allá. Esa es una interpretación extremadamente delicada. Lo que acaba de decir Héctor es una cosa que se puede hacer solamente en casos muy particulares, con unos modelos estadísticos muy concretos. Bajo una enorme cantidad de hipótesis matemáticas, se puede…
Francis Villatoro explica las limitaciones de transformar un factor de Bayes en un valor P, señalando que el modelo propuesto por Selke y colaboradores es extremadamente simplificado.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7variable univariable problema astronomíahipótesis nula variable ceroatmósferas exoplanetarias selke…este tipo con un modelo extremadamente simplificado. Es un modelo muy, muy simplificado; se lo publicó Selke y varios colaboradores en 2001, entonces en un artículo relativamente largo, pues planteaban: ¿Cómo puedo convertir mi factor de Bayes en un valor p? Y dijeron: bueno, pues para hacer eso vamos a suponer que la distribución de probabilidad de mi problema es univariable y corresponde a una única variable y que la hipótesis nula es que esa variable vale cero y la hipótesis alternativa que no vale cero. Eso es aplicable a muy poquitos problemas de astronomía y mucho menos en exoplanetaria y en atmósferas exoplanetarias. Tengo que suponer que todo el análisis estadístico que yo hago es continuo; es decir, es un problema bien puesto y monótono. Eso en estadística, en astronomía y en atmósferas planetarias, eso no ocurre nunca: el monotón ya no se cumple nunca, no pasa nada.…
Francis Villatoro comenta sobre la distancia entre los agujeros negros actuales y su estado extremal, comparándolo con la cercanía de un número a cero.
Habla: Francis VillatoroPalabras #15agujeros negros estado extremaldistancia a cero villatorolímite extremal en 0 8cercanía a cero 0 00001…agujeros negros sean casi extremales, ¿no? Agujeros Negros Extremales, ya están lejos de ser una... no estoy modo del matemático para resolver las ecuaciones en casos en los que lo podemos hacer, sino que parecen ser más cercanos a la verdad que los otros Bueno, yo en este último comentario me gustaría comentar que, bueno, estamos todavía infinitamente lejos de la extremalidad; es como el caso de cero, ¿no? Es decir, nos diera a menos 6 muy próximo a cero, ¿no? Pero diera a menos 8 más próximo, ¿no? Pero diera a menos 14. Aquí el límite está en 1 y entonces 0 por encima de 0.8, 0.95, pues no es extremal; 0.99 no es extremal. No, es cierto, es cierto; el 0.00001 está infinitamente lejos del 0, te tomo esa. Lo que quiero decir con esto es que hay fenómenos físicos interesantes cualitativamente que solo aparecen cuando los agujeros negros rotan mucho Por ejemplo, el mecanismo Blankford-Nashek, la mera existencia de una argoesfera, otras cosas que le ocurren adentro del agujero negro…