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Modelos estadísticos concreto
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Francis Villatoro explica que la interpretación del factor de Bayes como un indicador de la relación entre las probabilidades de dos hipótesis solo es posible en casos muy específicos y con modelos estadísticos concretos.
…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 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…
Significado #1 · Palabras #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 #19contraste 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 #17contraste 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 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 #3 · Palabras #5contraste hipótesis bayesianas física partículashipótesis nula tiene modelo estadístico…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…
Francis Villatoro explica que la interpretación del factor de Bayes como un indicador de la relación entre las probabilidades de dos hipótesis solo es posible en casos muy específicos y con modelos estadísticos concretos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1factor bayes hipótesis estadísticasmodelos estadísticos concreto…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 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…
Francis Villatoro explica la posibilidad de transformar el factor de Bayes en un valor P, pero enfatiza que esto requiere un modelado muy detallado y un conocimiento exhaustivo de las probabilidades a priori y la distribución estadística.
Habla: Francis VillatoroSignificado #8 · Palabras #11factor bayes en valor pmodelado exquisito factor bayesprobabilidades a priori distribución estadísticacontrol absoluto probabilidades a priori…y dice: no, perdón, usted no puede interpretar así, usted tiene que verá condicionado a los parámetros, a lo que se ha hecho; es que usted no sabe, pues búsquese a alguien que sepa, pero eso no, búscame a alguien que sepa. Yo soy un catedrático de cirugía. Entonces, lo que se ha hecho es, ¿se puede convertir el factor de valles en un valor P? Pues sí, se puede convertir, pero requiere un modelado exquisito de todo, ¿vale? Se puede convertir sabiendo cómo son las probabilidades a priori, qué distribución estadística tienen, cómo va todo, o sea, tienes que tener un control absoluto de eso. Entonces lo que Se hizo en Astronomía, que bueno; se publicó un artículo muy famoso de Astronomía, pues es un análisis de este tipo con un modelo extremadamente simplificado. Es un modelo muy, muy simplificado; se lo publicó Selke y varios colaboradores en 2001, entonces en…
Francis Villatoro explica las limitaciones impuestas a los análisis estadísticos, destacando que estos requieren condiciones específicas como continuidad y monotonía.
Habla: Francis VillatoroSignificado #11 · Palabras #3análisis estadístico continuidad monotoníaatmósferas planetarias no cumplen monotoníafórmula estima factor condiciones matemáticas…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. Tengo que suponer además que tengo que tener una serie de propiedades matemáticas muy concretas y bajo estas condiciones muy concretas yo tengo una fórmula que me estima el factor. De Bayes como mayor o igual que una cierta expresión matemática que depende del valor P. Es la menos exponencial del valor P por el logaritmo de P, entonces yo tengo ese factor de Bayes de la hipótesis nula dividido entre la hipótesis alternativa, mayor o…
Francis Villatoro explica cómo puede transformar un factor de Bayes en un valor P y luego invertir este último para obtener sigmas, aunque reconoce la necesidad de un modelo estadístico específico para esta inversión.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #2factor bayes valor p sigmasinversión valor p modelo estadísticodistribución cauciana sigmas…periodista, el periodista te dice: ya estás con el pez aquí, me quieres engañar; los biomédicos me llevan engañando toda la vida con eso. No, no, no, el valor P no se lo cree nadie. No, no, te lo voy a dar en sigmas, yo puedo convertir el valor P en sigmas. O sea, yo puedo transformar el factor de Bayes en un valor P y ahora invertir el valor P y sacar sigmas. De nuevo, la inversión para el valor P, para sacar las sigmas, requiere un modelo estadístico concreto. En grosso modo, básicamente, que tengas una distribución cauciana, pero no tienes una distribución cauciana en ningún caso. O Sea, no puedes, o sea, una fórmula que está mal. O sea, aplicar esa fórmula no está justificado de ninguna manera y debe ser rechazada de plano aunque haya sido usada en más de 1200 artículos de astronomía exoplanetaria y astronomía normal y corriente porque…
Francis Villatoro reflexiona sobre la falta de transparencia en los análisis estadísticos realizados por investigadores, señalando que a menudo no se revelan los parámetros utilizados, dificultando la replicabilidad de los resultados.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18replicabilidad resultados estadísticosparámetros ocultos investigadores físicatransparencia análisis estadística internetdificultad replicar experimentos carrera física…a favor o en contra de una hipótesis en base a un análisis bayesiano que te da la inteligencia artificial porque es lo más cómodo para ti, porque ya que ni tienes que molestarte en mirar los parámetros de tu software antes, tienes que mirar los parámetros. ¿Qué hago? Mucha gente, después si cambiaba algún parámetro, no lo decía. Entonces, ¿cómo? Entonces, no es replicable lo que has hecho. Claro, cuando lo intentaban replicar, no salía. Ahora se está haciendo con internet. Lo que se está ocurriendo ahora mismo en ciencia con la estadística es algo absolutamente que llega un momento 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,…